基于GS理论和神经网络遗传算法函数寻优的板料成形优化

发布时间：2017-06-16 18:11

  本文关键词：基于GS理论和神经网络遗传算法函数寻优的板料成形优化，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于GS理论和神经网络遗传算法函数寻优法,利用非线性有限元分析软件Dynaform,对非标准方形盒成形过程参数寻优。借助正交试验法,初步获取不同组合下的减薄率数值;基于GS理论,对获取的数据进行分析,找出影响减薄率的两个主要因素即摩擦因素和冲压速度;利用拉丁超立方抽样对选出的两个主要因素进行抽样;基于神经网络遗传算法函数寻优模型,摩擦因数和冲压速度作为输入,最大减薄率作为输出,用输入输出数据训练BP神经网络。最后,用遗传算法寻优把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,找到函数全局最优解和对应输入值。对比优化前后的数值模拟结果可知,优化后的冲压参数可以有效提高板料成形性能。
【作者单位】： 昆明理工大学机电工程学院;云南红云红河烟草集团昆明卷烟厂;
【关键词】： 冲压成形 灰色关联分析 拉丁超立方抽样 神经网络遗传算法 参数优化
【分类号】：TP18;TG386
【正文快照】： 金属板料的成形是一种高度非线性的过程,会出现各种各样的缺陷,对零件的精度、表面质量以及力学性能造成不同程度的影响,主要的缺陷有失稳起皱、拉裂和回弹。目前,许多企业运用有限元数值模拟方法进行工艺参数选择时,通常以试错法的形式来获得较好的结果。随着计算机数值模拟

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本文编号：456111