【摘 要】
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应用神经网络优化了铝合金铸造凝固有限元模拟(FEM)过程,使得CPU时间最小化。在优化中,通过粗化FEM网格减少CPU时间。模拟精度降低的代价通过神经网络拟合机制来补偿。拟合机
【机 构】
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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,华中科技大学塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室,华中科技大学塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室,四川大学制造科学与工程学院
【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开放基金资助(04-3);国家留学基金资助(21852035)。
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应用神经网络优化了铝合金铸造凝固有限元模拟(FEM)过程,使得CPU时间最小化。在优化中,通过粗化FEM网格减少CPU时间。模拟精度降低的代价通过神经网络拟合机制来补偿。拟合机制由自适应学习率 动量因子的误差反向传播改进算法来实现。FEM模拟的控制方程是基于焓变的Fourier导热方程。模拟结果为开模循环周期20s的温度场,几何中心与浇道等铸件特定部位的温度 时间曲线。本工作证实了对凝固FEM技术实施神经网络优化的可行性。
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