基于遗传算法和神经网络技术的板料拉深成形参数优化

• 作者: 潘江峰 袁朝龙 钟约先
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 压边力 冲压速度
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 板料成形
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TG3
• 字数: 1946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3940.2006.06.012

摘要

结合数值模拟和人工神经网络技术,建立了板料拉深成形的加工参数(压边力和冲压速度)与其成形质量之间的映射关系,既保证了精度,又减少了数值模拟次数.在神经网络建模的基础上,利用遗传算法对板料拉深成形的加工参数进行了优化,通过实例可以看出,该方法具有较好的优化结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟约先	清华大学先进成形制造教育部重点实验室	83	1576	24.0	36.0
2	袁朝龙	清华大学先进成形制造教育部重点实验室	46	540	14.0	22.0
3	潘江峰	清华大学先进成形制造教育部重点实验室	2	31	2.0	2.0