發(fā)布時(shí)間：2018-10-09 08:44

【摘要】：為提高鋁合金壓鑄件晶粒尺寸預(yù)測(cè)的效率和準(zhǔn)確率,應(yīng)用遺傳算法-極限學(xué)習(xí)機(jī)(GA-ELM)模型預(yù)測(cè)晶粒尺寸。ELM的輸入層權(quán)值矩陣及隱含層閾值矩陣具有隨機(jī)性,通過GA算法對(duì)ELM的輸入層權(quán)值矩陣和隱含層閾值矩陣進(jìn)行優(yōu)化,建立GA-ELM模型。以晶粒尺寸作為輸出參數(shù),相關(guān)壓鑄工藝參數(shù)作為輸入?yún)?shù),通過壓鑄生產(chǎn)實(shí)驗(yàn)及金相測(cè)量獲得相應(yīng)數(shù)據(jù),對(duì)GA-ELM模型進(jìn)行實(shí)例分析,并與同樣使用遺傳算法優(yōu)化的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和原始ELM模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。最后,通過金相組織測(cè)量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證GA-ELM模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。結(jié)果表明,利用GA-ELM模型預(yù)測(cè)鋁合金壓鑄件晶粒尺寸具有較高的預(yù)測(cè)精度及預(yù)測(cè)效率,與其它算法相比,具有一定的優(yōu)越性。
[Abstract]:In order to improve the efficiency and accuracy of grain size prediction of aluminum alloy die castings, the genetic algorithm-extreme learning machine (GA-ELM) model is used to predict the grain size. ELM's input layer weight matrix and hidden layer threshold matrix are stochastic. The input layer weight matrix and hidden layer threshold matrix of ELM are optimized by GA algorithm, and the GA-ELM model is established. Taking grain size as output parameter and related die casting process parameter as input parameter, the corresponding data are obtained through die casting production experiment and metallographic measurement, and the GA-ELM model is analyzed as an example. The prediction results are compared with the GA-BP neural network model and the original ELM model, which are also optimized by genetic algorithm. Finally, the reliability of the prediction results of GA-ELM model is verified by metallographic measurement. The results show that the prediction accuracy and efficiency of predicting the grain size of aluminum alloy die castings by GA-ELM model are higher than those of other algorithms.
【作者單位】： 貴州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;中國(guó)石油新疆獨(dú)山子石化分公司;
【基金】：貴州省科學(xué)技術(shù)基金項(xiàng)目No.20142053~~
【分類號(hào)】：TG146.21

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本文編號(hào)：2258714