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基于BP神经网络——遗传算法的咖啡壳炭化工艺参数优化
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作者 张霞 苏盼杰 +2 位作者 朱静哲 王伊洋 黄峻伟 《智能化农业装备学报(中英文)》 2025年第1期51-58,共8页
生物炭是一种针对生物质能高效开发的多功能材料,随着对生物质能高效开发的关注,生物炭的应用范围逐渐扩展,其中炭基肥作为生物炭的一个重要应用方向,因其优良的缓释性能和对土壤负担小的特点,受到广泛关注。生物炭的理化性质受到制备... 生物炭是一种针对生物质能高效开发的多功能材料,随着对生物质能高效开发的关注,生物炭的应用范围逐渐扩展,其中炭基肥作为生物炭的一个重要应用方向,因其优良的缓释性能和对土壤负担小的特点,受到广泛关注。生物炭的理化性质受到制备过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率等工艺参数的显著影响,不同炭化工艺不仅决定了生物炭的理化性质,还直接影响其作为炭基肥的缓释性能。传统的实验方法往往需要大量的时间和资源投入,因此,探索更加高效的优化方法成为了研究的热点。本研究采用了BP神经网络与遗传算法相结合的优化方法,针对咖啡壳生物炭的炭化过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率3个关键工艺参数进行预测和优化。研究结果表明,采用BP神经网络—遗传算法优化后的炭基肥,其最佳工艺参数为炭化时间2.8 h、炭化温度780.7℃和升温速率15.1℃/min。在此工艺条件下制备的咖啡壳生物炭基肥,其7 d养分累计释放率为45.9%,表明缓释性能得到了显著提升。综上所述,本研究提出了一种基于BP神经网络和遗传算法的生物炭炭化工艺参数优化方法,能够有效提高炭基肥的缓释性能。该方法不仅为生物炭制备工艺的优化提供了新的技术路径,也为相关领域的研究提供了重要参考,对推动高性能炭基肥的发展具有积极意义。 展开更多
关键词 生物炭 bp神经网络 遗传算法 炭基肥 工艺参数优化
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小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别 被引量:1
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作者 韩东颖 田伟 +1 位作者 黄岩 朱国庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页
井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。 展开更多
关键词 井架钢结构 损伤 小波包 遗传算法 优化bp神经网络
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基于神经网络和遗传算法的机器人加工工艺优化
3
作者 吴福森 《金刚石与磨料磨具工程》 北大核心 2025年第2期256-265,共10页
以KUKAKR60L30HA型工业机器人加工砂岩为例,基于BP神经网络和遗传算法进行机器人加工磨削力的预测和磨削工艺参数的优化。首先,采用正交试验法,分析加工工艺参数对磨削力信号的影响规律;其次,采用BP神经网络进行机器人加工磨削力预测模... 以KUKAKR60L30HA型工业机器人加工砂岩为例,基于BP神经网络和遗传算法进行机器人加工磨削力的预测和磨削工艺参数的优化。首先,采用正交试验法,分析加工工艺参数对磨削力信号的影响规律;其次,采用BP神经网络进行机器人加工磨削力预测模型训练并进行预测;最后,采用遗传算法对磨削加工工艺参数进行优化。结果表明:磨削工艺参数对3个磨削力分量和磨削合力的影响主次顺序不同,基本上都随径向切深a_(e)、轴向切深a_(p)、进给速度v_(w)的增加呈增长趋势,随主轴转速n的增加呈下降趋势;基于BP神经网络建立的预测模型具有较好的预测精度和稳定性,符合预测要求;同时,采用遗传算法得到的优化磨削工艺参数组合是a_(e)=2.28 mm,a_(p)=2.98 mm,n=9586.65 r/min,v_(w)=2207.67 mm/min,此时的材料去除率预测值_(RMRRP)=14999.79 mm^(3)/min,材料去除率试验值R_(MRRT)=14194.44 mm^(3)/min,试验值相对预测值的相对误差为-5.37%。 展开更多
关键词 机器人加工 正交试验 bp神经网络 遗传算法 工艺参数优化
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基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化
4
作者 陈映彬 文逸彦 +2 位作者 董国祥 屠海洋 张焱飞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第1期82-87,共6页
为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本... 为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本满足工程应用要求。最后,利用遗传算法,并基于历史气象数据对目标船舶的航线做分段航速优化。计算结果表明,航速优化后目标船舶的航行时长不仅能减少1.35天,燃油损耗还可节省10.1%,由此说明对航行船舶做分段航速优化是一种可行方案。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 油耗模型 航速优化
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遗传算法优化BP神经网络在转速PID控制中的应用 被引量:3
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作者 姜忠山 宋超 +1 位作者 朱飞翔 司维超 《兵工自动化》 2009年第3期52-55,共4页
提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络PID控制算法,并将其应用于永磁无刷直流电动机的转速控制系统而设计出优化的转速PID控制器。该算法首先利用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化,再利用BP神经网络算法对PID参数进行在线调节,... 提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络PID控制算法,并将其应用于永磁无刷直流电动机的转速控制系统而设计出优化的转速PID控制器。该算法首先利用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化,再利用BP神经网络算法对PID参数进行在线调节,解决网络的初始权值对控制效果的不利影响,仿真证明该算法可行。 展开更多
关键词 遗传 bp神经网络 PID控制 无刷直流电机 优化
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基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法
6
作者 彭庆媛 王晓峰 +3 位作者 唐傲 华盈盈 何飞 刘建平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期96-104,共9页
当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改... 当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法。改进的灰狼算法通过改变线性控制参数,以及在灰狼位置更新公式中加入反余切惯性权重策略,以扩展狼群的搜索范围,从而避免陷入局部最优解。利用改进的算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化的BP神经网络应用于入侵检测。实验结果表明,改进的灰狼算法具有更好的稳定性、寻优效率和寻优精度,改进的入侵检测方法不易陷入局部极小值,泛化能力强,预测精度高和可靠性好。 展开更多
关键词 非线性控制参数 惯性权重 灰狼优化算法 bp神经网络 入侵检测 网络安全
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基于粒子群优化的BP神经网络PID的加速度计组件温控算法 被引量:1
7
作者 魏国 朱旭 +3 位作者 高春峰 侯承志 程嘉奕 陈迈伦 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第4期359-366,共8页
在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提... 在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提出了基于PSO-BPNN-PID控制器,利用粒子群优化算法和反向传播算法对神经网络PID控制器进行离线和在线的连接权值整定,实现石英挠性加速度计组件一体化温度控制算法,满足加速度计组件的自适应智能控制需求。仿真和实验结果表明,所提算法能够显著提升系统的温度稳定性,可实现±0.002℃的温度稳定控制。同时,验证了系统具备快速响应温度变化的能力,能够在短时间内将温度调整至设定值附近,并有效抑制超调现象。此外,实验还模拟了外部扰动情况,验证了系统在面对扰动时能够迅速恢复稳定状态,表现出优越的抗扰动能力,可以满足多种温度环境下的加速度计组件高精度温控应用需求。 展开更多
关键词 石英挠性加速度计 温度控制 粒子群优化算法 bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
8
作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 bp神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
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基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面反演中的应用 被引量:18
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作者 张代磊 黄大年 张冲 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期580-588,共9页
BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行... BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 密度界面反演 网络训练 优化
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结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数 被引量:64
10
作者 田旭光 宋彤 刘宇新 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第6期69-71,共3页
本文提出了一种改进的遗传算法 ,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式 ,并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明 。
关键词 遗传算法 bp神经网络 结构优化 交叉率 变异率 编码方法
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遗传算法优化的BP神经网络遥感图像分类研究 被引量:14
11
作者 可华明 陈朝镇 +1 位作者 张新合 王金亮 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期128-132,共5页
以Matlab神经网络和遗传算法工具箱为平台,用量化共轭梯度法改进标准BP算法,采用GA优化BP网络的隐层神经元数目、初始权重,最后以香格里拉县ETM+图像为数据源,在DEM地形数据辅助下,训练网络使其收敛,仿真结果表明该方法优于最大似然分类法.
关键词 遗传算法 优化 bp人工神经网络 遥感图像分类
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基于BP网络和遗传算法的枪架结构优化 被引量:7
12
作者 张本军 王瑞林 +1 位作者 李永建 李志勇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期142-144,共3页
为提高机枪的射击精度,需要对机枪枪架的结构参数进行优化设计。基于CAE软件的结构优化有其自身的局限性,所以提出了一种新的优化方法,即联合应用BP网络和遗传算法。以此为基础,根据机枪有限元模型,对枪架结构参数进行了优化设计,结果表... 为提高机枪的射击精度,需要对机枪枪架的结构参数进行优化设计。基于CAE软件的结构优化有其自身的局限性,所以提出了一种新的优化方法,即联合应用BP网络和遗传算法。以此为基础,根据机枪有限元模型,对枪架结构参数进行了优化设计,结果表明:BP网络和遗传算法相结合的方式可适用于多设计变量的枪架参数优化设计,为其它复杂结构的参数优化提供了新的思路。 展开更多
关键词 bp网络 遗传算法 枪架 结构优化
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基于BP人工神经网络和遗传算法的船舶螺旋桨优化设计 被引量:31
13
作者 曾志波 丁恩宝 唐登海 《船舶力学》 EI 北大核心 2010年第1期20-27,共8页
在原有图谱设计方法的基础上,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络模型和遗传算法GA(GeneticAlgorithm),建立了一种船舶螺旋桨优化设计方法。BP人工神经网络模型通过训练可以具备强大的非线性映射能力,以数学解析的形式,较好地提取了... 在原有图谱设计方法的基础上,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络模型和遗传算法GA(GeneticAlgorithm),建立了一种船舶螺旋桨优化设计方法。BP人工神经网络模型通过训练可以具备强大的非线性映射能力,以数学解析的形式,较好地提取了海量螺旋桨水动力性能数据特征;GA不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,为计算机辅助船舶螺旋桨优化设计提供了一种通用的多参数优化框架。针对三体消波艇半浸式螺旋桨和沿海巡逻艇螺旋桨的设计实例表明,该方法能快速可靠地搜索到最优解,不仅具有足够的工程精度,而且实用方便,适用性强。 展开更多
关键词 半浸式螺旋桨 bp人工神经网络 遗传算法 优化设计
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基于改进型BP神经网络和NSGA-Ⅱ遗传算法的机械零件多目标优化 被引量:11
14
作者 付涛 王大镇 +1 位作者 弓清忠 张文光 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2013年第9期39-41,共3页
文章针对传统的机械零件多目标优化算法的不足,提出了一种基于改进型BP神经网络和NSGA-Ⅱ遗传算法的机械零件多目标优化设计方法,该方法首先利用Workbench对零件进行分析得到实验数据,然后用改进型BP神经网络对实验数据进行训练并建立... 文章针对传统的机械零件多目标优化算法的不足,提出了一种基于改进型BP神经网络和NSGA-Ⅱ遗传算法的机械零件多目标优化设计方法,该方法首先利用Workbench对零件进行分析得到实验数据,然后用改进型BP神经网络对实验数据进行训练并建立起多目标优化的模型,采用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行多目标优化。结果表明,在满足优化零件使用条件的情况下,运用该方法求得质量的相对误差最大为11%,变形的相对误差最大为3.36%,验证了该方法的有效性和可靠性。并将该方法得出的结果与传统Workbench得出的多目标优化结果进行了比较,证明了该方法优于传统Workbench优化方法。 展开更多
关键词 bp神经网络 NSGA-Ⅱ遗传算法 多目标优化
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基于遗传算法优化BP神经网络的垃圾焚烧炉结渣预测模型 被引量:10
15
作者 姜娟 马晓茜 余昭胜 《可再生能源》 CAS 北大核心 2010年第4期80-84,共5页
利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了垃圾焚烧炉对流受热面积灰结渣BP网络预测诊断模型。将建立起的BP网络模型应用于某焚烧处理生活垃圾量520t/d的发电厂机组,经过训练后的BP网络模型对检验样本的焓差进行仿真预测,优... 利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了垃圾焚烧炉对流受热面积灰结渣BP网络预测诊断模型。将建立起的BP网络模型应用于某焚烧处理生活垃圾量520t/d的发电厂机组,经过训练后的BP网络模型对检验样本的焓差进行仿真预测,优化前的平均相对误差为2.579%,优化后的平均相对误差为0.426%,表明经遗传算法优化后的BP神经网络更能准确地预测锅炉对流受热面的结渣状况,从而为优化吹灰提供指导,具有重要的实用价值。 展开更多
关键词 bp网络模型 遗传算法 优化 垃圾焚烧炉 结渣
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基于遗传算法优化BP神经网络的短期发电量预测 被引量:6
16
作者 郭文强 师帅 +3 位作者 张筱 李可可 佘金龙 高文强 《陕西科技大学学报》 CAS 2017年第4期159-163,178,共6页
针对传统神经网络的网络初始权值和阈值随机给出,训练结果易陷入局部极小值的问题,本文提出一种采用遗传算法(GA)对BP网络的初始权值和初始阈值进行优化的方法.通过模拟生物进化中的自然选择和遗传机理,首先将网络的初始权值和初始阈值... 针对传统神经网络的网络初始权值和阈值随机给出,训练结果易陷入局部极小值的问题,本文提出一种采用遗传算法(GA)对BP网络的初始权值和初始阈值进行优化的方法.通过模拟生物进化中的自然选择和遗传机理,首先将网络的初始权值和初始阈值表示为染色体基因编码,再利用遗传算子进行组合交叉、变异、选择,产生出新的染色体来完成初始参数优化,形成初始权值和初始阈值,最后经BP网络训练得到最终权值和阈值,建立用于短期发电量预测的网络.实验结果表明,与传统BP神经网络预测方法相比,该预测方法精度更高,为短期电量预测提供了一种新途径. 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 优化 短期发电量预测
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差分遗传算法优化BP神经网络的双目相机标定 被引量:12
17
作者 张峰峰 陈龙 +2 位作者 薛保珊 闫晓剑 孙立宁 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期928-935,共8页
针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP神经网络来完成双目相机标定的方法。利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选... 针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP神经网络来完成双目相机标定的方法。利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选择和交叉算子进行改进,同时利用差分算法对遗传算法的变异算子进行改进;利用差分遗传算法来优化BP神经网络进行双目相机标定。实验结果表明:基于本文提出的方法的双目相机的标定的误差的均方根为0.038 mm,传统的基于Opencv和Matlab标定的方法的标定误差的均方根分别为0.155 mm和0.417 mm。相比而言,其标定精度分别提高了75%和90%。与此同时,采用本文提出的方法对双目相机进行标定时需要花费的平均时间为26.3 s。差分遗传算法优化后的BP网络在双目相机标定过程中简化了标定流程并取得较好的效果,满足双目相机标定的要求。 展开更多
关键词 差分遗传算法 相机标定 bp神经网络 角点检测 角点匹配 能量生长 光线扫描 优化
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基于遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计 被引量:8
18
作者 唐军 黄筱调 方成刚 《机械设计与制造》 北大核心 2011年第7期27-29,共3页
综合利用有限元法、正交试验法、BP神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定BP神经网络的输入变量,然后利用正交试验... 综合利用有限元法、正交试验法、BP神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定BP神经网络的输入变量,然后利用正交试验法和有限元分析法确定出BP神经网络样本点数据,建立反映花盘结构特性的BP神经网络模型,最后利用遗传算法对建立的BP神经网络优化。仿真结果表明,花盘第一阶固有频率提高15.5%,其自重降低9.8%。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 有限元法 正交试验 结构优化
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基于BP神经网络和遗传算法的机箱壳注塑工艺参数多目标优化 被引量:12
19
作者 郝彦琴 龙春光 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期69-75,111,共8页
以注射成型机箱壳为例,构建制品CAE分析模型,运用Moldfl ow仿真分析,预测制品缺陷,并选定了优化因素与指标;运用Taguchi试验法和CAE仿真获得数据样本,通过模糊加权综合评分将多目标问题转化为单目标优化;建立了BP神经网络集预测模型,映... 以注射成型机箱壳为例,构建制品CAE分析模型,运用Moldfl ow仿真分析,预测制品缺陷,并选定了优化因素与指标;运用Taguchi试验法和CAE仿真获得数据样本,通过模糊加权综合评分将多目标问题转化为单目标优化;建立了BP神经网络集预测模型,映射了工艺参数与质量指标的非线性关系;采纳遗传算法进行全局寻优,得到试验范围内的最优工艺参数:模具温度为66.3℃,熔体温度为227℃,填充时间为4.6 s,保压压力为填充压力的109%,保压时间为10.2 s,冷却时间为22.7 s。对优化结果进行CAE分析验证,结果表明,神经网络预测结果与CAE模流分析结果相近,实现了制品质量指标的多目标优化。该优化设计方法能有效提高制品质量,缩短生产周期。 展开更多
关键词 Moldflow分析 Taguchi试验法 bp神经网络 遗传算法 多目标优化 注塑工艺
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应用遗传算法和LM优化的BP神经网络模型预测机场道面使用性能 被引量:3
20
作者 韦灼彬 吴森 高屹 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第4期11-14,共4页
分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练... 分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练避免陷入局部极小点。通过历年数据对神经网络进行训练,用所得神经网络模型对机场道面使用性能进行预测。训练结果表明,该方法具有足够的精度,能够应用到工程实际中。 展开更多
关键词 遗传算法 LM优化算法 bp神经网络 机场道面 预测
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