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2.2 分析參數 AutoForm R8中的參數設置如表2所示，考慮軟件的計算精度、計算效率、零件質量、工藝穩定性及成形收縮系數等要求。拉深筋系數設置如圖3所示，尾部流水槽中部拉深筋系數為0.395，兩端為0.339，其他三邊為2.0。

更改凹模口R角大小如圖6所示，將原始的凹模口R8mm調整為R3mm提升橫向拉應力，減少成形流入量，達到去除拉延坎后的阻料目的。圖6 更改凹模口R角示意圖由于前期CAE分析結果與現場調試制件趨勢一致，因此，按照最新制定的工藝方案進行Autoform反算，確認回彈狀態。圖7為更改后CAE分析效果，制件翹曲問題消除。

為了提高汽車側圍后流水槽區域的精致性和客戶感知品質，本文分析了側圍后流水槽區域感官質量差產生的原因，并針對不同形式的產品結構和焊接工藝方式進行優化分析，同時利用AutoForm R7 對側圍和后流水槽鈑金零件進行沖壓仿真模擬分析，經過多輪的優化分析并將分析結果應用于實際生產制造調試，最終制造出質量和精度均合格的側圍和后流水槽零件，提高了側圍后流水槽區域的整體品質和客戶感知質量。

模型系統健康人眼的角膜和虹膜（A）以及視網膜組織（B）的橫截面圖像如下所示。 顏色變化對應於返迴光強度的變化。 這表明發生了重大變化。代表性的OCT系統如下所示。 光束應均勻地分成兩臂，其中一個在樣品體積上會聚，以最小化給定掃描的照射面積。 光源應為一束準直的寬帶光束；大帶寬意味著低相干性和高精度定位產生相干性的深度。

熱沖壓成形量產模具設計流程如圖5所示，采用autoform、pam stamp2G等軟件進行對熱沖壓成形過程進行快速成形模擬和冷卻過程模擬，利用熱沖壓成形鋼板的高溫流變曲線、高溫摩擦系數、FLD等參量進行成形模擬，采用Fluent、Ansys等軟件進行模具冷卻效果模擬，保證熱成形模具長期工作熱平衡性。這一過程實際是熱力學、機械學耦合模擬。

王泌寶[3]依據Autoform有限元軟件得到實驗值，基于BP神經網絡擬合工藝參數與質量參數之間的關系，并依據預測均方根誤差驗證了擬合的精確性。雷艷惠等[4]構建了鋁合金機械圓盤沖鍛工藝神經網絡優化模型，經過訓練、預測驗證獲得了鋁合金機械圓盤沖鍛工藝的最佳參數。利用神經網絡和遺傳算法對法蘭盤沖壓件工藝參數的優化未見報道。