【摘 要】
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基于BP神经网络与遗传算法建立了多目标优化模型,对拼焊板拉深质量评价指标进行详细分析,提出了一种改进的拼焊板拉深成形多目标优化函数。将所建立的BP-GA模型用于某车型中
【机 构】
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武汉理工大学材料学院,现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,浙江吉利汽车研究院有限公司
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基于BP神经网络与遗传算法建立了多目标优化模型,对拼焊板拉深质量评价指标进行详细分析,提出了一种改进的拼焊板拉深成形多目标优化函数。将所建立的BP-GA模型用于某车型中柱拼焊板拉深成形,将有限元分析结果作为训练样本,得到模型最大厚度、最小厚度（拼焊板两侧）,以及焊缝移动最大误差3.23%、6.16%、0.47%、2.64%、6.65%。利用遗传算法寻找最佳的工艺参数,实验证明,基于BP-GA的拼焊板拉深成形工艺优化模型,能够对生产实践提供有效指导。
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