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摘要:
基于MATLAB平台,将BP人工神经网络、遗传算法和数值模拟技术应用于铝型材挤压模具的导流孔形状优化设计.由正交实验法安排模拟实验组合,采用SuperForge软件对进行型材挤压过程进行数值模拟,并以挤压时金属流出模口平面的z向质点流速的均方差作为模型目标值;将模拟结果作为人工神经网络的输入样本对进行网络训练并建立网络知识源;通过遗传算法求得模型的全局优化解;最后通过有限体积法数值模拟技术验证并比较优化所得导流孔形状与经验法确定的导流孔形状对金属流动均匀性的影响.分析结果表明,通过调整导流孔形状能使金属流出模口的速度分布更均匀,表明对挤压模具导流孔形状的优化是有效的.
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文献信息
篇名 铝型材挤压模具导流孔结构优化
来源期刊 中南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 BP人工神经网络 遗传算法 挤压模具 导流孔 有限体积法
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 材料·矿物·冶金·化学
研究方向 页码范围 225-231
页数 7页 分类号 TG375
字数 3470字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-7207.2007.02.009
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 林高用 中南大学材料科学与工程学院 119 1364 20.0 32.0
2 周佳 中南大学材料科学与工程学院 19 137 7.0 11.0
3 陈兴科 中南大学材料科学与工程学院 4 81 3.0 4.0
4 蒋杰 9 158 5.0 9.0
5 王芳 10 171 5.0 10.0
6 张永宁 6 22 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP人工神经网络
遗传算法
挤压模具
导流孔
有限体积法
研究起点
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期刊影响力
中南大学学报(自然科学版)
月刊
1672-7207
43-1426/N
大16开
湖南省长沙市中南大学校内
42-19
1956
chi
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