基于GS理论和神经网络遗传算法函数寻优的板料成形优化

• 作者: 刘泓滨 李华文 熊文韬
• 来源期刊: 机械设计与研究
• 学科: 工学
• 关键词: 冲压成形 灰色关联分析 拉丁超立方抽样 神经网络遗传算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 制造工艺与制造技术
• 页码范围: 118-122
• 页数: 5页
• 分类号: TG386
• 语种: 中文

摘要

基于GS理论和神经网络遗传算法函数寻优法,利用非线性有限元分析软件Dynaftorm,对非标准方形盒成形过程参数寻优.借助正交试验法,初步获取不同组合下的减薄率数值;基于GS理论,对获取的数据进行分析,找出影响减薄率的两个主要因素即摩擦因素和冲压速度;利用拉丁超立方抽样对选出的两个主要因素进行抽样;基于神经网络遗传算法函数寻优模型,摩擦因数和冲压速度作为输入,最大减薄率作为输出,用输入输出数据训练BP神经网络.最后,用遗传算法寻优把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,找到函数全局最优解和对应输入值.对比优化前后的数值模拟结果可知,优化后的冲压参数可以有效提高板料成形性能.