典型文献
汽车发动机罩的神经网络-强繁殖NSGA-Ⅱ算法冲压参数优化
文献摘要：
为了提高车辆发动机罩内板的冲压质量,以减小冲压制件的最大减薄率和最大增厚率为目标,提出了基于神经网络-强繁殖NSGA-Ⅱ算法的冲压参数优化方法.建立了减小最大减薄率和最大增厚率的多目标优化模型.使用最优拉丁抽样法在思维空间抽取了采样点,依据数值模拟获得了采样点的性能参数.使用BP神经网络拟合冲压参数与质量参数的关系,经验证,回归精度较高,BP神经网络可以用于质量参数的预测.定义了多点随机交叉和排交叉位随机变异法,将其应用于NSGA-Ⅱ算法,给出了基于强繁殖NSGA-Ⅱ算法的优化模型求解方法.经验证,强繁殖NSGA-Ⅱ算法的Pareto解集可以支配NSGA-Ⅱ算法解集,验证了改进策略的有效性.优化后最大减薄率均值和最大增厚率均值分别减小了15.14％和18.93％,验证了优化方法的有效性和优越性.
文献关键词：
发动机罩内板;冲压;BP神经网络;强繁殖NSGA-Ⅱ算法;最大减薄率;最大增厚率
中图分类号：
作者姓名：
王慧怡;王岫鑫;刘学
作者机构：
长春汽车工业高等专科学校 质量控制处, 吉林 长春130013;重庆邮电大学 生物信息学院, 重庆400065;长春汽车工业高等专科学校 汽车工程学院, 吉林 长春130013
文献出处：
引用格式：
[1]王慧怡;王岫鑫;刘学-.汽车发动机罩的神经网络-强繁殖NSGA-Ⅱ算法冲压参数优化)[J].锻压技术,2022(07):100-106
A类：
发动机罩内板
B类：
汽车发动机,NSGA,冲压,高车,压制,制件,最大减薄率,最大增厚率,多目标优化模型,拉丁,抽样法,思维空间,间抽,采样点,性能参数,合冲,质量参数,机变,模型求解方法,Pareto,解集,改进策略
AB值：
0.195959
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