多输入／多输出GA-BP网络压铸工艺参数设计系统.pdfVIP

学兔兔 Jan．2009 铸 造 VOI．58 NO．1 FOUNDRY ·49 · 多输入／多输出GA-BP网络压铸工艺参数设计系统 王承志，赵云龙，黄 勇 (沈阳理工大学材料科学与工程学院，辽宁沈阳l10168) 摘要：遗传算法全局有哪些信誉好的足球投注网站能力强，而BP神经网络擅长局部精确有哪些信誉好的足球投注网站，采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法， 实现两种算法的结合，达到优势互补，并首次将内浇口类型及其厚度作为设计输出参数引入设计系统，构建更实用的 压铸工艺参数优化设计多输入／多输出双隐层GA．BP神经网络。通过实例，验证了本系统所给出的压铸工艺设计结果的 合理性。 关键词：GA．BP网络；压铸工艺参数；遗传算法；优化 中图分类号：TG249-3；TPl8 文献标识码：A 文章编号：100l一4977(2009)01—0049—04 Die—Casting Process Parameters Design System Based on a Multi--Input／Multi-·Output GA-BP Neural Network WANG Cheng—z hil ZHAO Yun—long，HUANG Yong (School of Materials Science and Engineering，Shenyang Ligong University，Shenyang 1 1 01 68， Liaoning，China) Abstract：Genetic algorithms(GA)are powerfuI approaches to solve global optimization problems； while BP neural networks are effective methods for searching IocaI optimum．In this paper．to overcome the locaI convergence prob!em of BP network a genetic algorithm iS proposed to optimize the initial weights of BP network and for the first time the style and thickness of ingate are included in output parameters of the optimizing system．The validation and effectiveness of this multi—input／multi．output double hidden Iayers GA—BP neuraI network for die．casting parameters design system are tested and approved by example． Key words：GA—BP neural network；die—casting parameters；genetic algorithms；optimization 压铸虽是高效率生产近无余量铸件的一种先进工 厚差以及流程长度到充型时间、内浇口速度、厚度和 艺方法，但须以正确的工艺设计为前提。目前，压铸 类型的6输入4输出的双隐层GA．BP神经网络优化设计 工艺设计通常是依靠领域专家的经验，但存在专家培 系统。虽然从网络学习效率、网络规模的角度看，多 养周期长、费用高，专家的经验无法被有效继承和推 输入／单输出系统具有一定优势门，但对输出参数多， 广等问题。因此，人们试图利用 “铸造专家系统”来