【摘 要】
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提出将遗传算法用于半固态挤压工艺参数的优化设计中,选用AlCuSiMg合金进行半固态挤压试验,结合人工神经网络方法建立了半固态挤压系统的优化模型.在对遗传算法实现的关键问
【机 构】
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西北工业大学机电学院,西北工业大学自动控制系,西北工业大学材料学院
【基金项目】
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西北工业大学校科研和教改项目;陕西省自然科学基金;国家自然科学基金
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提出将遗传算法用于半固态挤压工艺参数的优化设计中,选用AlCuSiMg合金进行半固态挤压试验,结合人工神经网络方法建立了半固态挤压系统的优化模型.在对遗传算法实现的关键问题中,如编码原则、初始种群的产生、目标函数向适应值函数的映射、适应值的调整,以及种群数目、杂交概率、变异概率等参数的选择进行研究的基础上,确定了合适的遗传参数,计算出了半固态挤压工艺参数的优化数据.按该参数进行试验,效果良好,可以有效地减小半固态挤压变形力,其试验数值与计算数值基本相符,说明所提出的方法是可行的.
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