基于GA-ELM的铝合金压铸件晶粒尺寸预测

发布时间：2018-10-09 08:44

【摘要】：为提高铝合金压铸件晶粒尺寸预测的效率和准确率,应用遗传算法-极限学习机(GA-ELM)模型预测晶粒尺寸。ELM的输入层权值矩阵及隐含层阈值矩阵具有随机性,通过GA算法对ELM的输入层权值矩阵和隐含层阈值矩阵进行优化,建立GA-ELM模型。以晶粒尺寸作为输出参数,相关压铸工艺参数作为输入参数,通过压铸生产实验及金相测量获得相应数据,对GA-ELM模型进行实例分析,并与同样使用遗传算法优化的GA-BP神经网络模型和原始ELM模型预测结果进行对比。最后,通过金相组织测量实验验证GA-ELM模型预测结果的可靠性。结果表明,利用GA-ELM模型预测铝合金压铸件晶粒尺寸具有较高的预测精度及预测效率,与其它算法相比,具有一定的优越性。
[Abstract]:In order to improve the efficiency and accuracy of grain size prediction of aluminum alloy die castings, the genetic algorithm-extreme learning machine (GA-ELM) model is used to predict the grain size. ELM's input layer weight matrix and hidden layer threshold matrix are stochastic. The input layer weight matrix and hidden layer threshold matrix of ELM are optimized by GA algorithm, and the GA-ELM model is established. Taking grain size as output parameter and related die casting process parameter as input parameter, the corresponding data are obtained through die casting production experiment and metallographic measurement, and the GA-ELM model is analyzed as an example. The prediction results are compared with the GA-BP neural network model and the original ELM model, which are also optimized by genetic algorithm. Finally, the reliability of the prediction results of GA-ELM model is verified by metallographic measurement. The results show that the prediction accuracy and efficiency of predicting the grain size of aluminum alloy die castings by GA-ELM model are higher than those of other algorithms.
【作者单位】： 贵州大学机械工程学院;中国石油新疆独山子石化分公司;
【基金】：贵州省科学技术基金项目No.20142053~~
【分类号】：TG146.21

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本文编号：2258714