基于神经网络及遗传算法的电渣熔铸优化系统设计

• 作者: 张莹 李小龙 耿茂鹏 饶磊
• 来源期刊: 特种铸造及有色合金
• 关键词: 神经网络 遗传算法 优化 电渣熔铸
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 实用研究
• 页码范围: 117-119
• 页数: 3页
• 分类号: O242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3870/tzzz.2010.02.006

摘要

电渣熔铸是一种将精炼和成形相结合的技术,在实际生产中既要充分发挥它在材料提纯精炼方面的优势,又要兼顾生产效率和生产成本等因素,因此是一个典型的多目标组合优化的问题.为此,提出了用电极锥头提纯系数、自耗电极熔化率和有效功率因数3个指标作为最终优化目标,以熔铸电流、渣池深度和冷却水流量为设计变量,基于人工神经网络和遗传算法理论,在Matlab平台上建立了电渣熔铸工艺参数的多目标优化系统,较好地协调了3个指标的相互关系,并预测了最佳的工艺参数组合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿茂鹏	南昌大学机电工程学院	92	523	11.0	16.0
2	张莹	南昌大学机电工程学院	127	574	11.0	18.0
3	饶磊	南昌大学机电工程学院	59	356	11.0	13.0
4	李小龙	南昌大学机电工程学院	8	52	5.0	7.0