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均匀设计法、神经网络和遗传算法结合在内高压成形工艺参数优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
内高压成形技术是以轻量化和一体化为特征的一种空心变截面轻体构件的先进制造技术。目前,内高压成形技术越来越受到人们的关注,特别是汽车制造企业。管材的内高压成形过程与很多因素有关,其中施加在管件内部的压力与轴向进给量之间的配比关系尤为重要,对两者的匹配关系进行优化是内高压成形面临的重要课题。传统的优化方法需要大量的模拟计算,耗时多且不易掌握。针对这一问题,该文提出了将均匀设计法、神经网络和遗传算法相结合进行参数优化,既利用了均匀设计试验的均匀可靠性,又运用神经网络的非线性映射、网络推理和预测功能,最后发挥遗传算法的全局优化特性,得出了最优结果,并直接为实际生产提供了可靠的参数依据。 相似文献
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将Web服务与Agent相结合代表了Web技术的发展方向之一。服务Agent能够管理一组密切相关的Web服务,并智能化地向外界提供综合的、集成的服务功能。服务Agent的能力建立在内部定义的一组规划基础上。在BDIAgent的基础上,本文提出了一种服务Agent的结构定义;提出了基于目标规划的语义模型和基于ECA规则规划的语法模型,用以进行基于事件驱动的规划选择和执行;实现了支持服务Agent建模的可视化工具;最后介绍一个应用实例。 相似文献
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