基于多目标遗传算法的板料拉深成形工艺参数优化设计OA北大核心CSCDCSTPCD
以多种工艺参数(压边力、摩擦因数等)作为优化变量,多种成形缺陷(起皱、破裂等)作为优化目标,结合多目标遗传算法和数值模拟,建立了板料拉深成形工艺参数的优化设计模型。为了减少数值模拟的次数,利用人工神经网络建立了各种工艺参数和模拟结果之间的映射关系,大大提高了优化的效率。以汽车消声器为例,对其拉深成形工艺参数进行了优化,通过对优化结果进行数值模拟可以看出,该优化参数完全避免了各种缺陷的产生,这说明该优化算法具有较好的优化结果。
潘江峰;钟约先;袁朝龙
清华大学先进成形制造教育部重点实验室,北京100084清华大学先进成形制造教育部重点实验室,北京100084清华大学先进成形制造教育部重点实验室,北京100084
金属材料
板料拉深多目标遗传算法人工神经网络工艺参数
《中国机械工程》 2006 (S1)
P.74-76,3