【摘 要】
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在实测铸铁凸轮轴铸造温度场的基础上,研究了人工神经网络技术在铸造数值模拟优化中的应用。首先采用三维有限元方法模拟了凸轮轴充型凝固过程的温度分布。在温度场实测方案
【机 构】
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华中科技大学,华中科技大学,华中科技大学,四川大学
【基金项目】
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华中科技大学塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室基金资助项目(04 3);国家留学基金资助项目(21852035)
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在实测铸铁凸轮轴铸造温度场的基础上,研究了人工神经网络技术在铸造数值模拟优化中的应用。首先采用三维有限元方法模拟了凸轮轴充型凝固过程的温度分布。在温度场实测方案中,设计了7个热电偶测温点。通过实测数据与模拟数据的比较,确定有限元模拟的最大相对误差为4.54%,CPU时间为3200s。人工神经网络采用了基于自适应学习率-动量项的误差反向传播梯度下降算法,并以温度场实测数据及有限元模拟数据为样本,进行了充型凝固数值模拟的优化。神经网络优化处理后模拟的最大相对误差为1.98%,CPU时间为670s,从而在模拟精度和效率上均优于传统有限元法。在铸造过程模拟中引入神经网络优化具有良好的可行性。
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