基于BP_GA算法的铸造有效应力预测与优化
为控制铸件凝固过程中的有效应力大小,避免热裂发生,利用有限元分析软件ProCAST对ZL205A铝合金牵引结构件低压铸造过程进行温度场模拟与有效应力预测,选择浇注温度、模具预热温度、传热系数和模具壁厚等影响铸造应力的因素作为设计参数.结合有效应力预测结果,构建4-7-1-1型神经网络和遗传算法以优化铸造工艺.结果 表明,神经网络预测平均相对误差为1.45%,预测精度较高.通过遗传寻优方法,发现了最佳工艺参数组合:浇注温度为688℃,模具预热温度为291℃,模具壁厚为150 mm,传热系数为1 284 W/(m2·K),并进行试验验证,获得品质较好的铸件.
低压铸造、数值模拟、有效应力、神经网络、遗传算法、工艺优化
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TG292;TM743(铸造)
国家科技支撑计划资助项目2015BAG12B00
2020-06-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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