Author(s): SU Lizheng, QI Lehua, ZHOU Jiming, WANG Zhenjun, LI Hejun
Pages: 5-9,29
Year: 2009 Issue:  5
Journal: Journal of Plasticity Engineering
Keyword:  液-固挤压; 遗传算法; 神经网络; 变形均匀性;
Abstract: 为改善液周挤压复合材料成形过程中金属的流动均匀性,减少制件的内部损伤缺陷,基于人工神经网络及遗传算法,采用改进的混合GA-BP算法建立了设计参数与控制目标的非线性映射关系.通过对样本集的学习,初步建立了液固挤压工艺组合参数知识库,将网络预测值与实验值进行对比,其最大相对误差不超过0.79%,说明采用GA-BP混合算法建立的预测模型具有较高的预测精度.利用所建立的预测模型,分析了模具参数和工艺参数组...