基于人工免疫算法和RBF神经网络的板料成形变压边力优化

摘要：

针对人工免疫算法搜索时间长、效率低等缺点,对其进行了改进,使其在保持种群多样性的同时,提高了收敛速度.为了减少板料成形工艺参数试错时间,运用数值模拟建立近似模型.以方盒件为例,利用Dynaform软件仿真获得训练数据,通过人工免疫算法优化RBF神经网络,获得隐层中心位置和数量,并采用伪逆法确定输出层的权值.利用改进后的人工免疫算法对该模型进行优化,获得变压边力加载曲线.研究结果表明,采用优化后的变压变力控制曲线能有效地提高板料成形质量.

关键词：板料成形、免疫算法、RBF神经网络、变压边力

所属期刊栏目：43

分类号：TG386(金属压力加工)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51005193

在线出版日期：2015-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：5-9,27