本文選題：AZ鎂合金 + 遺傳算法優(yōu)化�。� 參考：《鑄造技術(shù)》2017年11期

【摘要】：利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同變形工藝參數(shù)下獲得鎂合金試樣的抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度和伸長率進(jìn)行預(yù)測。經(jīng)過仿真結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的比對發(fā)現(xiàn),采用遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測精度上有較大的提高,可以很好的對AZ31鎂合金的力學(xué)性能進(jìn)行預(yù)測。
[Abstract]:BP neural network optimized by genetic algorithm was used to predict tensile strength yield strength and elongation of magnesium alloy samples under different deformation process parameters.By comparing the simulation results with the experimental results, it is found that the BP neural network optimized by genetic algorithm can improve the prediction accuracy greatly, and can predict the mechanical properties of AZ31 magnesium alloys well.
【作者單位】： 綿陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系;西南科技大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：TG146.22

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本文編號：1743543