文献类型：期刊文章

作　　者：汤耿[1] 岳冬[2] 徐卫平[1]

TANG Gong YUE Dong XU Weiping(College of Mechanical and Electrical Engineering, Guizhou Normal University, Guiyang 550025, China Trina Solar Limited, Changzhou 213000, China)

机构地区：[1]贵州师范大学机械与电气工程学院,贵州贵阳550025 [2]常州天合光能有限公司,江苏常州213000

出　　处：《热加工工艺》

年　　份：2016

卷　　号：45

期　　号：19

起止页码：114-117

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了得到高速压铸过程中的最优工艺参数,用试验数据得到的各工艺参数范围作为神经网络的训练样本,建立压铸工艺参数(浇注温度、模具温度、高速充填速度)与凝固时间、二次枝晶臂间距、抗拉强度的非线性映射关系,并运用遗传算法对函数关系式中的压铸工艺参数寻优,从而获得最优的一组压铸工艺参数。在该工艺参数下,零件的成形质量最佳,凝固时间少,二次枝晶臂间距小,抗拉强度高。

关 键 词：BP神经网络 遗传算法 数值模拟 压铸

分 类 号：TG249.2]