【摘 要】
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为解决低压铸造铝合金车轮质量控制难度大的问题,采用遗传算法对工艺参数进行优化.基于铸造数值模拟结果,利用BP人工神经网络建立了铸造工艺参数与质量控制目标缩松缺陷和凝
【机 构】
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浙江大学化工机械研究所,郑州大学机械工程学院
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为解决低压铸造铝合金车轮质量控制难度大的问题,采用遗传算法对工艺参数进行优化.基于铸造数值模拟结果,利用BP人工神经网络建立了铸造工艺参数与质量控制目标缩松缺陷和凝固时间的非线性关系,采用遗传算法实现了铸造工艺参数的优化.以某型低压铸造A356铝合金车轮为例,对浇注温度、上模温度、下模温度、侧模温度、模芯温度5个参数进行优化,得到的最佳工艺组合,可有效控制缩松缺陷和凝固时间.利用数值模拟结果、建立神经网络模型,采用遗传算法优化的方法,获得近似最优解,有助于优化低压铸造工艺.
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