基于MATLAB平台,将BP神经网络、遗传算法和数值模拟技术应用于铝型材挤压模具参数优化设计. 采用三层BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型,由正交实验法安排模拟实验组合,采用有限元软件进行挤压过程的数值模拟,并以具有不同工作带尺寸的挤压模具中金属流出模口平面上的Z向质点流速均方差作为模型目标值,将模拟结果作为神经网络的输入样本对训练网络并建立网络知识源,通过遗传算法求得模型的全局优化解;最后通过有限元数值模拟技术验证并比较优化所得工作带与经验法确定的工作带对金属流动均匀性的影响. 数值模拟结果表明,本研究对挤压模具工作带的优化是有效的.
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