铝合金铸造凝固过程有限元模拟的神经网络优化

• 作者: 夏巨谌 杨屹 罗蓬 胡侨丹 胡国安
• 来源期刊: 铸造
• 学科: 工学
• 关键词: 铝合金 铸造 有限元模拟 神经网络优化
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TG146.2+1|TG292-39
• 字数: 2518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-4977.2005.01.018

摘要

应用神经网络优化了铝合金铸造凝固有限元模拟(FEM)过程,使得CPU时间最小化.在优化中,通过粗化FEM网格减少CPU时间.模拟精度降低的代价通过神经网络拟合机制来补偿.拟合机制由自适应学习率-动量因子的误差反向传播改进算法来实现.FEM模拟的控制方程是基于焓变的Fourier导热方程.模拟结果为开模循环周期20 s的温度场,几何中心与浇道等铸件特定部位的温度-时间曲线.本工作证实了对凝固FEM技术实施神经网络优化的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨屹	四川大学制造科学与工程学院	145	932	15.0	25.0
2	夏巨谌	华中科技大学塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室	155	1549	20.0	28.0
3	胡国安	华中科技大学塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室	77	925	18.0	25.0
4	罗蓬	华中科技大学塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室	28	137	6.0	11.0
6	胡侨丹	华中科技大学塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室	8	126	5.0	8.0