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并行遗传算法在模具型腔形状优化设计中的应用
被引:8
作者:
邹琳
夏巨谌
胡国安
机构:
[1] 华中科技大学
来源:
关键词:
并行微观遗传算法;
BP神经网络;
挤压;
模具型腔形状优化设计;
D O I:
暂无
中图分类号:
TG76 [模具];
学科分类号:
080201 ;
摘要:
针对挤压模具型腔形状的优化设计,提出了并行微观遗传优化方法,该方法采用多种群的并行微观遗传算法进行优化计算,利用BP神经网络的预测功能获得目标函数值,采用三次样条插值函数表达挤压模具型腔形状。训练BP神经网络模型的导师信号利用刚塑性有限元数值计算获得。以表面载荷沿凹模型腔轮廓表面均匀分布为目标,建立了优化数学模型,对挤压模具型腔轮廓形状进行了优化设计。采用有限元软件MARC/AutoForge对优化结果进行了有限元仿真,仿真结果验证了优化结果的有效性。
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