基于BP神经网络与遗传算法的温挤压模具优化设计

• 作者: 刘强强 孙宪萍 杨兵 王雷刚
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 模具磨损分析 数值模拟 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 84-88
• 页数: 5页
• 分类号: TH117.1
• 字数: 2042字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2017.04.016

摘要

以汽车转向螺杆类杯-杆件的温挤压凹模为例进行模具磨损分析及其寿命预测.以影响温挤压凹模磨损的4个主要因素,即凹模人口处圆角大小、模具初始硬度、模具初始温度、摩擦因子作为工艺参数,并分别选取4个不同水平值,确定四因素四水平的32组温挤压凹模磨损试验方案,通过Deform-3D有限元数值模拟软件进行成形过程的数值模拟.以不同影响因素和对应模具的磨损量为样本训练BP神经网络,建立4个主要因素与凹模磨损量之间的映射关系,以温挤压凹模磨损量为目标函数,通过遗传算法对4个影响因素进行组合优化,使凹模磨损量最小、寿命最长.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雷刚	江苏大学材料科学与工程学院	140	882	13.0	21.0
2	孙宪萍	长春工业大学机电学院	8	39	3.0	6.0
3	刘强强	长春工业大学机电学院	3	30	2.0	3.0
4	杨兵	长春工业大学机电学院	2	28	2.0	2.0