基于蚁群神经网络的耐热钢管热处理工艺优化

• 作者: 舒服华 赵星魁
• 来源期刊: 金属热处理
• 学科: 工学
• 关键词: 91耐热钢管 热处理工艺参数 优化 神经网络 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TG162.84|TP183
• 字数: 2711字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种神经网络与蚁群算法相结合的91耐热钢管热处理工艺参数优化方法.以4个主要热处理工艺参数为优化对象,5个材料力学性能指标为优化目标.首先进行正交试验,以试验数据为样本通过神经网络建立优化参数与优化目标之间的非线性映射模型,然后用蚁群算法对模型进行优化获取最佳热处理工艺参数.神经网络的非线性映射能力解决了优化建模困难问题,蚁群算法的智能化寻优能力克服了优化求解复杂的缺点.仿真试验显示热处理工艺参数优化精度高,材料力学性能指标预测误差小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒服华	武汉理工大学机电工程学院	296	606	11.0	16.0