基于BP神经网络和遗传算法的钢丝拉拔优化设计

• 作者: 张文超 武大鹏 程颖 陈文琳
• 来源期刊: 金属制品
• 学科: 工学
• 关键词: 钢丝拉拔 正交试验法 BP神经网络 遗传算法 残余应力
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 生产工艺技术研究
• 页码范围: 17-21
• 分类号: TG356.1|O242
• 字数: 2235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-4226.2010.03.005

摘要

针对钢丝在拉拔成形后表面轴向残余应力过大的问题,建立有限元模型,并确定钢丝拉拔过程变量优化范围;利用正交试验法确定网络训练样本,根据变量设计安排各因素及水平,组成L25 (5 5) 正交表;利用ANN的高度非线性映射能力建立拉拔过程参数与钢丝表面最大轴向残余应力映射模型,同时将神经网络与遗传优化算法相结合.优化后摩擦因数为0.09,工作锥角为8°,定径带长度为0.66mm,部分压缩率为4%,拉拔速度为3820 mm/s, 在此组合参数下,采用FEM计算表面轴向残余应力为65.37MPa,神经网络预测结果为67.58MPa,模拟结果相对误差为3.5%;相对于正交试验中平均轴向残余应力202.1 MPa,降低67.6%,优化效果明显,显著降低了钢丝的表面轴向残余应力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文琳	合肥工业大学材料科学与工程学院	134	739	13.0	17.0
2	张文超	合肥工业大学材料科学与工程学院	4	27	4.0	4.0
3	武大鹏	合肥工业大学材料科学与工程学院	3	16	3.0	3.0
4	程颖	合肥工业大学材料科学与工程学院	6	31	4.0	5.0