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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
引用本文:熊文韬,刘泓滨,李华文.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[J].机械设计与研究,2016,32(2):118-122.
作者姓名:熊文韬  刘泓滨  李华文
作者单位:昆明理工大学机电工程学院;云南红云红河烟草集团昆明卷烟厂;
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Dynaform,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。

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  
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