遗传小波神经网络仿真技术在复合管铸造中的应用

• 作者: 张俊 张海燕
• 来源期刊: 铸造技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 小波神经网络 双金属复合管 数值仿真
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 实用技术研究
• 页码范围: 400-403
• 页数: 4页
• 分类号: TG249.9
• 字数: 3566字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网(GAWNN),它继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,又具有遗传算法全局性优化搜索的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法.将该算法应用于双金属复合管铸造过程的数值仿真,用热电偶对铸造温度场进行实测,并以实测数据为样本,仿真双金属复合管充型、凝固过程的温度分布.与实测数据比较表明,仿真数值的最大相对误差为1.3%,为双金属复合管的设计和工艺制订提供了理论依据.