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基于BP神经网络的压铸成型工艺参数的模拟与优化
学兔兔
2011年第5期 铸 造 设 备 与 工 艺
2011年 10月 FOUNDRY EQUIPMENT AND TECHNOLOGY
·试验研究·
基于BP神经网络的压铸成型工艺参数的模拟与优化
张 庆,李晓棠,于 峰,陈 泽
(贵州大学机械工程学院,贵州贵阳 550003)
摘 要:利用数值模拟、BP神经网络和正交试验相结合的方法对压铸成型的工艺参数进行模拟和优化。并且
通过一个简单的实例对该方法的可行性进行了验证。基于BP神经网络对压铸工艺参数及其相对应的铸件最低
温度点样本进行训练,得到了工艺参数到铸件温度映射关系的神经网络模型,并验证该模型的准确性。结果表
明,神经网络结合正交实验设计方法的优化算法,可以确定出最优的工艺参数组合,缩短了优化工艺参数的时
间。
关键词:压铸成型;数值模拟;正交试验;神经网络;工艺参数
中图分类号:TG249.2 文献标识码:A 文章编号:1674—6694(2011)05—0035—03
Optimization and Application of Process Parameters for
Die Casting Process Based on Neural Network of BP
ZHANG Qing,LI Xiao-tang,YU Feng,CHEN ze
(School ofMechanical Engineering,Guizhou University,Guiyang Guizhou 550003,China)
Abstract:By using numerical simulation,the BP neural network and orthogonal test method,the technological parameters of die
casting was simulated and optimized,then was proved through a simple example.Based on BP neural network,the die casting
technology parameters and corresponding low temperature samples were trained,the neural network model of the mapping relation
between the process parameters and the casting temperature was obtained and the accuracy was verified.The results show that neural
network combined with the orthogonal experiment design methods of optimization algorithm,can determine the optimal process
parameter and shorten the optimization time of process parameters.
Keywords:die casting,numerical simulation,orthogonal design,neural network,technological parameter
压铸作为有色金属零件的一种少无切削、高 缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率。
效率生产精密铸件的先进制造技术,在机器制造、 利用得到的最佳压铸工艺条件,随后进行实验验
仪器仪表、汽车等产业领
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