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金属学及金属工艺
基于人工神经网络和遗传算法的封头成形工艺参数多目标优化
以DYNAFORM数值模拟、人工神经网络和NSGA-II多目标遗传算法为研究手段,以奥氏体不锈钢大型封头作为研究对象,将上下模间隙、下模圆角半径、拉延筋高度、拉延筋相对位置作为优化变量,将起皱、厚度不均匀性、回弹量作为优化指标,利用人工神经网络代表优化变量与优化指标之间的关系,采用NSGA-II多目标遗传算法优化人工神经网络,获得帕累托前沿解集。最后,从帕累托前沿解集中选取比较合适的解为:上下模间隙为10.99 mm、下模圆角半径为44.96 mm、拉延筋高度为39.97 mm、拉延筋相对位置为0.4,此时的起皱、厚度不均匀性、回弹量3个指标均较小且均衡。将这组最优工艺参数进行试验试制,得到了表面光滑、厚度均匀、无折皱以及回弹较小的封头构件。
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锻压技术
2021年05期
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