基于BP神经网络与遗传算法的罩盖压铸工艺参数优化

发布时间：2017-08-22 08:22

  本文关键词：基于BP神经网络与遗传算法的罩盖压铸工艺参数优化

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【摘要】：为了得到高速压铸过程中的最优工艺参数,用试验数据得到的各工艺参数范围作为神经网络的训练样本,建立压铸工艺参数(浇注温度、模具温度、高速充填速度)与凝固时间、二次枝晶臂间距、抗拉强度的非线性映射关系,并运用遗传算法对函数关系式中的压铸工艺参数寻优,从而获得最优的一组压铸工艺参数。在该工艺参数下,零件的成形质量最佳,凝固时间少,二次枝晶臂间距小,抗拉强度高。
【作者单位】： 贵州师范大学机械与电气工程学院;常州天合光能有限公司;
【关键词】： BP神经网络 遗传算法 数值模拟 压铸
【分类号】：TG249.2
【正文快照】： 压铸件具有尺寸公差小、表面质量好的特点,因此在各行业得到广泛的应用。压铸工艺是影响压铸件质量三大要素之一,也是各研究人员最为重视的要素。据研究表明,通过改善压铸工艺参数,可以大大提高铸件质量,延长模具寿命,缩短压铸周期。改善压铸工艺参数的方法很多,目前有效且快

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本文编号：718076