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基于BP遗传算法的铝型材挤压模具优化设计

Optimizing of aluminum sections extrusion die based on BP genetic algorithm

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【作者】 刘汉武； 张志萍； 王秀海； 顾迎新； 崔建忠；

【Author】 LIU Han wu 1,ZHANG Zhi ping 1,WANG Xiu hai 1,GU Ying xin 1,CUI Jian zhong 2 (1.School of Mechanical Engineering,Shenyang University,Shenyang 110044,China; 2.School of Materials & Metallurgical,Northeastern University,Shenyang 110006,China)

【机构】 沈阳大学机械工程学院!辽宁沈阳110044； 东北大学材料与冶金学院!辽宁沈阳110006；

【摘要】 型材挤压模具寿命的高低 ,与模具的结构形状及几何尺寸有很大关系 .通过用BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型 ,用弹性有限元法计算模具内部各点的等效应力值并作为BP神经网络训练的导师信号 ,再结合遗传算法优化模具结构 ,建立了铝型材挤压模具的力能参数实时计算系统和几何参数优化设计系统 .研究表明 :采用本方法设计的方管铝型材挤压模具 ,其危险点处的等效应力降低了 39.1 % ,且应力集中现象明显减小 ,模具结构趋于合理 ,提高了模具的承载能力和使用寿命 .

【Abstract】 The life of a section extrusion die is closely related with the die construction shape and its size. How to realize construction optimizing of a section extrusion die, no systemic theoretic basis or resolvable method is available. In this paper, finite element method、BP Neural Networks and Genetic Algorithm were used to analyze and optimizing complicated section extrusion die. The results show that the method used is feasible and effective.

【关键词】 神经网络； 遗传算法； 挤压模具； 优化设计； 有限元法；
【Key words】 neural networks； genetic algorithm； extrusion die； optimizing design； finite element met?；
  • 【文献出处】 哈尔滨工业大学学报 ,Journal of Harbin Institute of Technology , 编辑部邮箱 ,2000年04期
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