典型文献
基于遗传算法的铜/钢双金属冷结合结构优化
文献摘要：
针对双金属冷结合技术中结合部位结构参数与结合力的复杂关系,建立装配过盈量、孔壁凹槽深度和凹槽宽度3种影响因素与双金属结合力之间的BP神经网络.通过正交试验选定数据进行神经网络的训练和测试,得到具有较高预测精度的神经网络模型.以建立的神经网络作为适应度函数,基于Pareto遗传算法进行针对结合力与变形量的多目标优化,得出结合部位的最优结构参数.
文献关键词：
双金属;机械结合;结构参数优化;BP神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
杨雨晨;陆亚运
作者机构：
航空工业金城南京机电液压工程研究中心,南京 211100
文献出处：
引用格式：
[1]杨雨晨;陆亚运-.基于遗传算法的铜/钢双金属冷结合结构优化)[J].航空精密制造技术,2022(06):23-27
A类：
B类：
双金属,结合结构,结合部位,结合力,复杂关系,过盈量,孔壁,凹槽深度,适应度函数,Pareto,行针,变形量,多目标优化,最优结构,机械结合,结构参数优化
AB值：
0.34092
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