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基于遗传算法的挤压模具型腔形状优化设计
被引量：
4
1
作者
孙宪萍
王雷刚
+2 位作者
黄瑶
安晓超
李士战
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2006年第6期513-515,共3页
以磨损为目标建立优化数学模型,采用B样条函数插值描述模具型腔轮廓形状,基于有限元和修正的Archard磨损模型计算结果训练BP神经网络,建立模具型腔控制点与目标函数之间的映射关系,计算遗传算法的适应度值,优化模具型腔.研究结果显示:...
以磨损为目标建立优化数学模型,采用B样条函数插值描述模具型腔轮廓形状,基于有限元和修正的Archard磨损模型计算结果训练BP神经网络,建立模具型腔控制点与目标函数之间的映射关系,计算遗传算法的适应度值,优化模具型腔.研究结果显示:采用本方法得到的模具型腔形状,与锥形模相比,沿其表面最大磨损深度降低了63.9%,磨损深度分布均匀,说明此设计方法可行.
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关键词
挤压模具型腔
优化设计
遗传算法
BP神经网络
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题名
基于遗传算法的挤压模具型腔形状优化设计
被引量：
4
1
作者
孙宪萍
王雷刚
黄瑶
安晓超
李士战
机构
江苏大学材料科学与工程学院
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2006年第6期513-515,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(50575097)
江苏大学高级人才基金资助项目(04JDG037)
文摘
以磨损为目标建立优化数学模型,采用B样条函数插值描述模具型腔轮廓形状,基于有限元和修正的Archard磨损模型计算结果训练BP神经网络,建立模具型腔控制点与目标函数之间的映射关系,计算遗传算法的适应度值,优化模具型腔.研究结果显示:采用本方法得到的模具型腔形状,与锥形模相比,沿其表面最大磨损深度降低了63.9%,磨损深度分布均匀,说明此设计方法可行.
关键词
挤压模具型腔
优化设计
遗传算法
BP神经网络
Keywords
extrusion die profile
optimum design
genetic algorithm
BP neural network
分类号
TG375 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法的挤压模具型腔形状优化设计
孙宪萍
王雷刚
黄瑶
安晓超
李士战
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2006
4
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