检索结果-内蒙古大学图书馆

中国机械工程 2006年第21期17卷 2261-2265页

作者：邹琳夏巨谌华南理工大学广州510460 华中科技大学塑性成形数值模拟及模具技术国家重点实验室武汉430074

将复合形法引入遗传算法来反映决策者对多目标问题中各目标函数的偏好信息,提出一种新的结合复合形法的混合多目标遗传算法。针对热挤压模具型腔轮廓形状优化问题,结合刚-粘塑性有限元模拟和神经网络技术,利用三次样条函数插值来表达凹... 详细信息

将复合形法引入遗传算法来反映决策者对多目标问题中各目标函数的偏好信息,提出一种新的结合复合形法的混合多目标遗传算法。针对热挤压模具型腔轮廓形状优化问题,结合刚-粘塑性有限元模拟和神经网络技术,利用三次样条函数插值来表达凹模型腔轮廓形状,以表面载荷沿凹模型腔轮廓表面均匀分布和挤压力最小为目标,建立了多目标优化的数学模型,对挤压模具型腔轮廓形状进行多目标优化设计,得到了最优的凹模形状。对几种不同模具凹模型腔采用MARC/AutoForge有限元软件进行数值模拟对比研究,结果表明,结合复合形法的多目标遗传优化算法是一种较好的模具型腔形状多目标优化设计方法,其优化结果是有效的和显著的。研究结果说明,通过优化型腔形状来提高模具寿命的效果十分显著。

关键词：混合多目标遗传算法热挤压模具型腔形状神经网络刚-粘塑性有限元模拟

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基于实数编码的多种群并行遗传算法研究

引用

小型微型计算机系统 2004年第6期25卷 982-986页

作者：邹琳夏巨谌胡国安华中科技大学塑性成形数值模拟和模具技术国家重点实验室湖北武汉430074

针对标准遗传算法 (SGA)在实际应用中早熟收敛、解精度较低 ,以及传统的二进制编码方式带来的 Hamming悬崖问题等等缺点 ,提出了一种基于实数编码的多种群并行遗传算法 (RPGA) ,理论分析和实例计算的结果说明 RP-GA有效的提高了全局搜... 详细信息

针对标准遗传算法 (SGA)在实际应用中早熟收敛、解精度较低 ,以及传统的二进制编码方式带来的 Hamming悬崖问题等等缺点 ,提出了一种基于实数编码的多种群并行遗传算法 (RPGA) ,理论分析和实例计算的结果说明 RP-GA有效的提高了全局搜索能力和局部快速搜索能力 ,提高了遗传进化效率 ,对于改进 SGA的缺点是十分有效的 .

关键词：实数编码遗传算法多种群拓扑关系并行

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挤压模具型腔轮廊曲线优化拟合分析

引用

锻压技术 2002年第6期27卷 51-54页

作者：邹琳夏巨谌胡国安华中科技大学塑性成形数值模拟和模具技术国家重点实验室 430074

采用三次样条函数插值和Bezier曲线拟合两种方法来完成挤压模具型腔轮廓形状的优化设计 ,以挤压表面载荷沿凹模型腔轮廓表面均匀分布来提高模具寿命为优化目标 ,运用刚塑性有限元分析和修正的序列二次规划算法相结合的方法 ,获得了各自... 详细信息

采用三次样条函数插值和Bezier曲线拟合两种方法来完成挤压模具型腔轮廓形状的优化设计 ,以挤压表面载荷沿凹模型腔轮廓表面均匀分布来提高模具寿命为优化目标 ,运用刚塑性有限元分析和修正的序列二次规划算法相结合的方法 ,获得了各自优化了的凹模型腔轮廓曲线。通过有限元软件验证了优化结果的有效性和可行性。将这些方法应用于气门及其他类似零件的生产。

关键词：挤压模具型腔轮廓曲线优化设计数值模拟曲线拟合

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神经网络在型材挤压模具优化设计中的应用研究

神经网络在型材挤压模具优化设计中的应用研究

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第八届全国塑性加工学术年会

作者：邹琳夏巨谌胡国安华中科技大学塑性成形数值模拟和模具技术国家重点实验室华中科技大学塑性成形数值模拟和模具技术国家重点实验室华中科技大学塑性成形数值模拟和模具技术国家重点实验室

本文采用三层BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型,利用三维刚塑性有限元模拟获得神经网络的样本信号,对神经网络模型进行训练。利用神经网络函数逼近功能,以U形铝型材在挤压工作带出口处具有最均衡的轴向挤压速度为目标,最终对U形铝... 详细信息

本文采用三层BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型,利用三维刚塑性有限元模拟获得神经网络的样本信号,对神经网络模型进行训练。利用神经网络函数逼近功能,以U形铝型材在挤压工作带出口处具有最均衡的轴向挤压速度为目标,最终对U形铝型材挤压模具合理模孔位置进行了优化设计,并采用计算机模拟仿真对优化结果进行验证,表明优化结果是有效的。

关键词：人工神经网络挤压模具优化设计有限元模拟

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神经网络在型材挤压模具优化设计中的应用研究

神经网络在型材挤压模具优化设计中的应用研究

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第二届全国塑性加工学术年会,全球华人先进塑性加工技术研讨会

作者：邹琳夏巨谌胡国安华中科技大学塑性成形数值模拟和模具技术国家重点实验室(武汉)

本文采用三层BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型,利用三维刚塑性有限元模拟获得神经网络的样本信号,对神经网络模型进行训练.利用神经网络函数副近功能,以U形铝型材在挤压工作带出口处具有最均衡的轴向挤压速度为目标,最终对U型铝... 详细信息

本文采用三层BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型,利用三维刚塑性有限元模拟获得神经网络的样本信号,对神经网络模型进行训练.利用神经网络函数副近功能,以U形铝型材在挤压工作带出口处具有最均衡的轴向挤压速度为目标,最终对U型铝型材挤压模具合理模孔位置进行了优化设计,并采用计算机模拟仿真对优化结果进行验证,表明优化结果是有效的.

关键词：人工神经网络挤压模具优化设计有限元模拟

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