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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 中国材料研究学会
哈尔滨工业大学
主编 苑世剑 国际刊号ISSN 1005-0299 国内刊号CN 23-1345/TB

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引用本文:张响,童水光,刘岩,徐立.基于遗传算法的低压铸造铝合金车轮工艺优化[J].材料科学与工艺,2010,18(2):233-237.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20100219.
ZHANG Xiang,TONG Shui-guang,LIU Yan,XU Li.Process optimization of low-pressure die casting A356 aluminum alloy wheels based on GA[J].Materials Science and Technology,2010,18(2):233-237.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20100219.
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基于遗传算法的低压铸造铝合金车轮工艺优化
张响1,2, 童水光1, 刘岩1, 徐立1
1.浙江大学化工机械研究所;2.郑州大学机械工程学院
摘要:
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.
关键词:  铸造模拟  人工神经网络  遗传算法  铝合金车轮  工艺优化
DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20100219
分类号:TG249.2
基金项目:
Process optimization of low-pressure die casting A356 aluminum alloy wheels based on GA
ZHANG Xiang1,2, TONG Shui-guang1, LIU Yan1, XU Li1
1.Institute of Process Equipment and Control Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;2.College of Mechanical Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China
Abstract:
In order to find a solution to the casting quality control of low-pressure die casting aluminum alloy wheel,genetic algorithm is applied to the optimization of process parameters. Based on casting simulation results,the BP network is employed to build up the nonlinear mapping relationship between process parameters and control objectives,and then the optimization of parameters is realized by using genetic algorithm. A lowpressure die casting A356 aluminum alloy wheel is studied as an instance,and the parameters such as casting temperature,upper die temperature,bottom die temperature,mold core temperature and so on are optimized. Results show that this approach is effective to optimize the process parameters and control the porosity defect and solidification time,which can improve the casting process.
Key words:  casting simulation  artificial neural network  genetic algorithm  A356 aluminum alloy wheel  process optimization

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