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基于神经网络的6063铝型材挤压工艺多目标优化
1
作者
刘鹏程
彭炳锋
+3 位作者
刘寒龙
刘莹雪
孙立科
林高用
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期881-890,共10页
对1种典型6063铝合金挤压型材金相进行分析。采用有限元数值模拟方法对该型材的挤压过程进行模拟。为了解决6063铝型材横截面组织不均匀问题,提出一种基于数值模拟和神经网络相结合的挤压温度均匀性多目标优化方法。基于GABP神经网络建...
对1种典型6063铝合金挤压型材金相进行分析。采用有限元数值模拟方法对该型材的挤压过程进行模拟。为了解决6063铝型材横截面组织不均匀问题,提出一种基于数值模拟和神经网络相结合的挤压温度均匀性多目标优化方法。基于GABP神经网络建立工艺参数(挤压速度、坯料温度、模具温度和挤压筒温度)和成形质量(型材出口横截面的平均温度T_(av)和温度标准差D_(SDT))的映射关系,基于NSGA-Ⅱ算法和Matlab软件平台,对挤压工艺参数进行优化,获得较佳的工艺参数组合。研究结果表明:铝型材不同区域的晶粒组织存在较明显差异;型材组织的不均匀性主要是挤出模口的型材温度不均匀所致;较佳的工艺参数组合是挤压速度为3.73mm/s、坯料温度为474.1℃、模具预热温度为469.9℃、挤压筒预热温度为456.8℃;与初始挤压工艺方案对比,采用优化的挤压工艺参数时,温度标准差DSDT从5.33℃下降到3.32℃。将这组最优工艺参数进行挤压生产验证,发现不同部位晶粒组织的均匀性大幅度提高。
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关键词
6063铝型材
组织均匀性
GABP神经网络
NSGA-Ⅱ算法
Qform软件
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职称材料
题名
基于神经网络的6063铝型材挤压工艺多目标优化
1
作者
刘鹏程
彭炳锋
刘寒龙
刘莹雪
孙立科
林高用
机构
中南大学材料科学与工程学院
江西保太有色金属集团有限公司
北京创联智软科技
有限公司
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期881-890,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3901702)。
文摘
对1种典型6063铝合金挤压型材金相进行分析。采用有限元数值模拟方法对该型材的挤压过程进行模拟。为了解决6063铝型材横截面组织不均匀问题,提出一种基于数值模拟和神经网络相结合的挤压温度均匀性多目标优化方法。基于GABP神经网络建立工艺参数(挤压速度、坯料温度、模具温度和挤压筒温度)和成形质量(型材出口横截面的平均温度T_(av)和温度标准差D_(SDT))的映射关系,基于NSGA-Ⅱ算法和Matlab软件平台,对挤压工艺参数进行优化,获得较佳的工艺参数组合。研究结果表明:铝型材不同区域的晶粒组织存在较明显差异;型材组织的不均匀性主要是挤出模口的型材温度不均匀所致;较佳的工艺参数组合是挤压速度为3.73mm/s、坯料温度为474.1℃、模具预热温度为469.9℃、挤压筒预热温度为456.8℃;与初始挤压工艺方案对比,采用优化的挤压工艺参数时,温度标准差DSDT从5.33℃下降到3.32℃。将这组最优工艺参数进行挤压生产验证,发现不同部位晶粒组织的均匀性大幅度提高。
关键词
6063铝型材
组织均匀性
GABP神经网络
NSGA-Ⅱ算法
Qform软件
Keywords
6063 aluminum profile
microstructural uniformity
GABP neural network
NSGA-Ⅱ algorithm
Qform software
分类号
TG379 [金属学及工艺—金属压力加工]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于神经网络的6063铝型材挤压工艺多目标优化
刘鹏程
彭炳锋
刘寒龙
刘莹雪
孙立科
林高用
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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