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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了基于响应面法与GA‑BP神经网络的管材内高压成形工艺优化方法，涉及内高压成形工艺的优化设计领域。确定工艺参数与成形质量评估指标；建立相关各部件三维模型，并进行有限元数值模拟；通过对多次数值模拟生成的成形质量评估指标进行统计分析，确定各工艺参数的大致可行范围；利用响应面法对各成形质量评估指标进行初步优化分析，得到各成形质量评估指标的响应显著效果；以响应效果不显著的成形质量评估指标为输出，工艺参数为输入，建立BP神经网络；利用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值优化，得到拟合效果最优的GA‑BP神经网络；基于遗传算法和GA‑BP神经网络获得优化后的工艺参数，并进行模拟实验，获得优化后的成形质量评估指标。
主权项：1.基于响应面法与GA-BP神经网络的管材内高压成形工艺优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：确定影响管材内高压成形质量的n个工艺参数为θ1,θ2,…,θn；确定作为n个工艺参数优化依据的用于评估管材内高压成形的m个成形质量评估指标α1,α2,...,αm；步骤2：建立管材内高压成形的模具、管坯、左冲头、右冲头、背向冲头的三维模型，并进行有限元数值模拟；通过对多次数值模拟生成的评估管材内高压成形的成形质量评估指标进行统计分析，确定各工艺参数的大致可行范围；步骤3：根据各工艺参数的大致可行范围，利用响应面法对各成形质量评估指标进行初步优化分析，得到各成形质量评估指标的响应显著效果；步骤4：将响应效果不显著的成形质量评估指标作为BP神经网络的输出，将n个工艺参数为θ1,θ2,…,θn作为BP神经网络的输入，建立BP神经网络模型；步骤5：利用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行选择、交叉、变异操作实现优化，得到拟合效果最优的GA-BP神经网络；步骤6：基于遗传算法，利用拟合效果最优的GA-BP神经网络获得最优适应度条件下的各工艺参数即为优化后的工艺参数；步骤7：利用有限元数值模拟软件，对优化后的工艺参数进行相关的模拟实验，获得优化后的成形质量评估指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 基于响应面法与GA-BP神经网络的管材内高压成形工艺优化方法
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