有限元与神经网络嵌合技术在孔型设计中的应用

摘要：

重点介绍有限元与人工神经网络嵌合技术并用于设计钢管轧制孔型.首先对减径过程建立有限元模型,形成神经网络训练所需要的样本数据；再运用BP网络建立起孔型参数与钢管尺寸精度之间的非线性关系,将样本数据输入人工神经网络训练,得到最佳孔型参数.实验证明,该技术对于优化孔型具有良好的效果,解决了传统孔型设计中的试凑等问题.

关键词： 人工神经网络 有限元分析 BP网络 孔型设计

作者: 双远华 胡建华

作者单位: 太原科技大学,山西太原 030024

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国金属学会轧钢学会钢管学术委员会五届三次年会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 204-207

在线出版日期: 2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）