基于BP神经网络和遗传算法的冷挤压组合凹模优化设计
在冷挤压组合式凹模的结构尺寸设计中，为充分发挥模具材料的潜力，确保凹模的最佳工作性能，须在挤压工作条件下，优选各圈直径和配合处的过盈量。本文论述了有限元法、神经网络与遗传算法结合起来在组合凹模结构尺寸优化设计中的应用，以三层组合凹模为例，建立参数化有限元分析模型，按照正交试验方案模拟得到各组结构尺寸下凹模内部各点处等效应力值，并以此作为样本训练BP神经网络，找出组合凹模结构尺寸与应力分布之间的映射关系，再结合遗传算法，按等强度设计思想，优化了模具结构尺寸。其结果与理论求解结果比较，误差很小，表明这种智能设计方法是正确可行的，为复杂的非线性问题的优化设计提供了设计依据。
冷挤压 组合凹模 优化设计 BP神经网络 遗传算法 模具结构
冯秋红 刘全坤 李燕
合肥工业大学材料科学与工程学院 合肥 230009
国内会议
北京
中文
35-39
2005-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）