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基于支持向量机的随机聚焦搜索算法优化冲压成形工艺
被引量：
4
1
作者
龙玲
殷国富
+1 位作者
宋超
彭必友
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期220-225,共6页
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种新的优化设计方法。采用支持向量机(support vector ma-chine,SVM)构建工艺参数与成形质量之间的多元非线性回归函数模型,在此基础上将一种新的群集智能算法,即随机聚焦搜索(stochastic focusin...
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种新的优化设计方法。采用支持向量机(support vector ma-chine,SVM)构建工艺参数与成形质量之间的多元非线性回归函数模型,在此基础上将一种新的群集智能算法,即随机聚焦搜索(stochastic focusing search,SFS)算法应用于冲压成形工艺参数寻优,以达到优化成形质量的目的。结合盒形件拉深实验证明,SVM在小样本条件下学习后所构建的非线性拟合精度比神经网络具有优势,表明了SVM具有更好的泛化性能。在SVM模型基础上应用SFS算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化,将优化后的工艺参数进行实验验证,结果表明可获得较好的成形质量,说明了该优化方法具有较好的精确度和有效性,有一定的工程实用价值。
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关键词
工艺参数优化
SVM
随机聚焦搜索算法
数值模拟
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职称材料
基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化
被引量：
3
2
作者
龙玲
殷国富
+1 位作者
邹云
肖兵
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期314-320,共7页
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种群集智能算法。该方法通过正交实验与数字化仿真技术相结合获取神经网络的学习样本,利用反向传播神经网络构建随机聚焦搜索算法的目标函数模型。在此模型基础上,应用随机聚焦搜索算法对板料冲...
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种群集智能算法。该方法通过正交实验与数字化仿真技术相结合获取神经网络的学习样本,利用反向传播神经网络构建随机聚焦搜索算法的目标函数模型。在此模型基础上,应用随机聚焦搜索算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化。以深盒形件为例,将优化后的工艺参数输入eta/DYNAFORM仿真模型进行验证,结果表明该算法可获得较好的成形质量。为了进一步验证随机聚焦搜索算法在执行效率及寻优的全局搜索方面的优越性,与遗传算法的优化结果进行对比分析,说明随机聚焦搜索在板料冲压成形工艺参数优化方面是一种较好的优化算法。
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关键词
板料成形
随机聚焦搜索算法
工艺参数优化
数值模拟
正交试验
反向传播神经网络训练
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职称材料
题名
基于支持向量机的随机聚焦搜索算法优化冲压成形工艺
被引量：
4
1
作者
龙玲
殷国富
宋超
彭必友
机构
四川大学制造科学与工程学院
成都纺织高等专科学校机械工程与自动化系
西华大学材料科学与工程学院
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期220-225,共6页
基金
国家科技重大专项资助项目(Sk201201A26-01)
国家自然科学基金资助项目(51075287)
文摘
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种新的优化设计方法。采用支持向量机(support vector ma-chine,SVM)构建工艺参数与成形质量之间的多元非线性回归函数模型,在此基础上将一种新的群集智能算法,即随机聚焦搜索(stochastic focusing search,SFS)算法应用于冲压成形工艺参数寻优,以达到优化成形质量的目的。结合盒形件拉深实验证明,SVM在小样本条件下学习后所构建的非线性拟合精度比神经网络具有优势,表明了SVM具有更好的泛化性能。在SVM模型基础上应用SFS算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化,将优化后的工艺参数进行实验验证,结果表明可获得较好的成形质量,说明了该优化方法具有较好的精确度和有效性,有一定的工程实用价值。
关键词
工艺参数优化
SVM
随机聚焦搜索算法
数值模拟
Keywords
optimization of process parameters
SVM
SFS algorithm
numerical simulation
分类号
TG386 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化
被引量：
3
2
作者
龙玲
殷国富
邹云
肖兵
机构
四川大学制造科学与工程学院
成都纺织高等专科学校机械工程与自动化系
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期314-320,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51075287)
国家科技重大专项资助项目(2010ZX04015-011)~~
文摘
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种群集智能算法。该方法通过正交实验与数字化仿真技术相结合获取神经网络的学习样本,利用反向传播神经网络构建随机聚焦搜索算法的目标函数模型。在此模型基础上,应用随机聚焦搜索算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化。以深盒形件为例,将优化后的工艺参数输入eta/DYNAFORM仿真模型进行验证,结果表明该算法可获得较好的成形质量。为了进一步验证随机聚焦搜索算法在执行效率及寻优的全局搜索方面的优越性,与遗传算法的优化结果进行对比分析,说明随机聚焦搜索在板料冲压成形工艺参数优化方面是一种较好的优化算法。
关键词
板料成形
随机聚焦搜索算法
工艺参数优化
数值模拟
正交试验
反向传播神经网络训练
Keywords
sheet stamping
stochastic focusing search
process parameters optimization
numerical simulation
orthogonal experiment back propagation network training
分类号
TG386 [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
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1
基于支持向量机的随机聚焦搜索算法优化冲压成形工艺
龙玲
殷国富
宋超
彭必友
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
4
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职称材料
2
基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化
龙玲
殷国富
邹云
肖兵
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2012
3
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职称材料
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