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摘要:
采用模拟退火算法优化基于加权平均法的拉丁超立方设计,获得了拉延筋阻力样本.采用Dynaform对翼子板成形进行仿真,以最大增厚和最大减薄作为输出目标,采用改进的粒子群优化BP算法,建立拉延筋映射模型,与单纯采用PSO-BP建立的映射模型进行对比,预测精度大幅提高.采用粒子群算法对映射模型进行优化,得到最优拉延筋阻力,采用非线性函数优化方法求得最优的拉延筋几何参数.采用等效拉延筋阻力模型,避免了有限元网格的重划分和采用真实拉延筋带来的计算效率低的问题,成形效果图说明了采用该方法可以获得较好的最优拉延筋几何参数.
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文献信息
篇名 基于改进PSO-BP的拉延筋参数反求优化
来源期刊 锻压技术 学科 工学
关键词 粒子群算法 拉延筋 BP神经网络 拉丁超立方 反求优化
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 板料成形
研究方向 页码范围 10-15
页数 分类号 TG386
字数 语种 中文
DOI 10.13330/j.issn.1000-3940.2014.04.003
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 王杰 西南交通大学先进设计与制造技术研究所 20 93 6.0 9.0
2 谢延敏 西南交通大学先进设计与制造技术研究所 31 255 10.0 14.0
3 王新宝 西南交通大学先进设计与制造技术研究所 8 105 6.0 8.0
4 乔良 西南交通大学先进设计与制造技术研究所 5 47 5.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
拉延筋
BP神经网络
拉丁超立方
反求优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
锻压技术
月刊
1000-3940
11-1942/TG
大16开
北京市海淀区学清路18号
2-322
1958
chi
出版文献量(篇)
6074
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18
总被引数(次)
34654
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