以鋁合金轉(zhuǎn)向節(jié)為研究對象,以鑄造模擬軟件預測的結(jié)果為質(zhì)量指標,應用正交試驗法進行試驗設計,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立差壓鑄造工藝參數(shù)與質(zhì)量指標之間的非線性映射關系。采用遺傳算法對工藝參數(shù)進行優(yōu)化,獲得近似最優(yōu)解。這從一定程度上有助于改變合理的鑄造工藝參數(shù)依賴于工程師經(jīng)驗獲得的現(xiàn)狀,為汽車鋁合金轉(zhuǎn)向節(jié)差壓鑄造工藝參數(shù)的優(yōu)化提供了重要參考。 

【文章來源】：熱加工工藝. 2020年19期 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)

圖2分別為200次迭代過程中的Pareto最優(yōu)解對應的各指標值的變化曲線。多目標優(yōu)化的Pareto最優(yōu)解：A=690℃，B=320℃，C=350℃，其中澆注溫度為其取值范圍的下限值，上下模溫度為其取值范圍的上限值。而由表2可知，該最優(yōu)解的工藝參數(shù)亦為第4組試驗所采用的參數(shù)。通過比較表2中的試驗結(jié)果數(shù)據(jù)，在該工藝參數(shù)下，鑄件中無縮松缺陷，并且SDAS值和鑄件凝固時間也可得到控制，由此可驗證該優(yōu)化結(jié)果是可靠的。4 結(jié)論


本文編號：2921938