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摘要:
将复合形法引入遗传算法来反映决策者对多目标问题中各目标函数的偏好信息,提出一种新的结合复合形法的混合多目标遗传算法.针对热挤压模具型腔轮廓形状优化问题,结合刚-粘塑性有限元模拟和神经网络技术,利用三次样条函数插值来表达凹模型腔轮廓形状,以表面载荷沿凹模型腔轮廓表面均匀分布和挤压力最小为目标,建立了多目标优化的数学模型,对挤压模具型腔轮廓形状进行多目标优化设计,得到了最优的凹模形状.对几种不同模具凹模型腔采用MARC/AutoForge有限元软件进行数值模拟对比研究,结果表明,结合复合形法的多目标遗传优化算法是一种较好的模具型腔形状多目标优化设计方法,其优化结果是有效的和显著的.研究结果说明,通过优化型腔形状来提高模具寿命的效果十分显著.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 混合多目标遗传算法及其在热挤压模具型腔形状优化设计中的应用
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 混合多目标遗传算法 热挤压 模具型腔形状 神经网络 刚-粘塑性有限元模拟
年,卷(期) 2006,(21) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 2261-2265
页数 5页 分类号 TG3
字数 5197字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-132X.2006.21.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 夏巨谌 华中科技大学塑性成形数值模拟及模具技术国家重点实验室 155 1549 20.0 28.0
2 邹琳 3 26 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
混合多目标遗传算法
热挤压
模具型腔形状
神经网络
刚-粘塑性有限元模拟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
15
总被引数(次)
206238
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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