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基于动态遗传神经网络和灰色关联的板料成形多目标优化
被引量:
1
1
作者
孙士平
杨威
胡政
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3399-3407,共9页
针对板料成形优化中构造静态代理模型过度设计样本量、预测精度不易控制等问题,提出分步增补样本逐渐提高代理模型预测精度的动态遗传BP神经网络(GABP)建模方法。该方法依据模型精度按最大最小距离准则增添样本来提高全局精度,根据优化...
针对板料成形优化中构造静态代理模型过度设计样本量、预测精度不易控制等问题,提出分步增补样本逐渐提高代理模型预测精度的动态遗传BP神经网络(GABP)建模方法。该方法依据模型精度按最大最小距离准则增添样本来提高全局精度,根据优化解精度将优化解增补为样本以改进局部精度,从而减少样本量,提高计算效率;基于灰色系统理论推导了灰色关联度的迭代计算新格式,将多目标问题转化为最大化关联度的单目标优化,并建立联合遗传算法与动态遗传BP神经网络模型的优化流程框架。通过函数算例表明,与静态遗传BP神经网络模型相比,动态遗传BP神经网络模型能减少约20%的样本量,且预测精度更好,关联度迭代新格式实现了迭代过程平稳收敛;采用该优化流程完成了NUMISHEET 93方盒件的成形工艺优化,与初始设计方案相比,优化方案的减薄指标和起皱指标分别降低了16.62%和8.26%,有效改善了方盒件的成形质量。
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关键词
拉深成形
动态
遗传
BP
神经网络
模型
灰色关联度
多目标优化
下载PDF
职称材料
基于动态遗传神经网络的方盒件成形多目标优化
2
作者
杨威
孙士平
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第4期9-15,共7页
针对板料成形优化中采用传统静态代理模型存在全局近似精度不高、超量选取样本点等问题,提出了多重近似精度收敛、逐步增添样本点的动态遗传神经网络(Genetic Algorithm Back Propagation Neural Network,GABP)建模方法。样本点增补策...
针对板料成形优化中采用传统静态代理模型存在全局近似精度不高、超量选取样本点等问题,提出了多重近似精度收敛、逐步增添样本点的动态遗传神经网络(Genetic Algorithm Back Propagation Neural Network,GABP)建模方法。样本点增补策略根据动态模型的全局近似精度和局部近似精度分别按最大最小距离增补和局部最优解增补。将动态代理模型应用于NUMISHEET 93方形盒冲压成形优化问题,结合灰色关联理论将多目标问题转化为单目标问题并构造用于优化的迭代格式,实现了方盒件成形的多目标优化,有效地提高了方盒件成形质量和优化计算效率。
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关键词
拉深成形
动态遗传神经网络
灰色关联决策
多目标优化
下载PDF
职称材料
题名
基于动态遗传神经网络和灰色关联的板料成形多目标优化
被引量:
1
1
作者
孙士平
杨威
胡政
机构
南昌航空大学航空制造工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3399-3407,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(11862015)
江西省自然科学基金资助项目(20192BAB206027)。
文摘
针对板料成形优化中构造静态代理模型过度设计样本量、预测精度不易控制等问题,提出分步增补样本逐渐提高代理模型预测精度的动态遗传BP神经网络(GABP)建模方法。该方法依据模型精度按最大最小距离准则增添样本来提高全局精度,根据优化解精度将优化解增补为样本以改进局部精度,从而减少样本量,提高计算效率;基于灰色系统理论推导了灰色关联度的迭代计算新格式,将多目标问题转化为最大化关联度的单目标优化,并建立联合遗传算法与动态遗传BP神经网络模型的优化流程框架。通过函数算例表明,与静态遗传BP神经网络模型相比,动态遗传BP神经网络模型能减少约20%的样本量,且预测精度更好,关联度迭代新格式实现了迭代过程平稳收敛;采用该优化流程完成了NUMISHEET 93方盒件的成形工艺优化,与初始设计方案相比,优化方案的减薄指标和起皱指标分别降低了16.62%和8.26%,有效改善了方盒件的成形质量。
关键词
拉深成形
动态
遗传
BP
神经网络
模型
灰色关联度
多目标优化
Keywords
deep drawing
dynamic genetic algorithm back propagation neural network model
grey relativity
multi-objective optimization
分类号
TG386 [金属学及工艺—金属压力加工]
下载PDF
职称材料
题名
基于动态遗传神经网络的方盒件成形多目标优化
2
作者
杨威
孙士平
机构
南昌航空大学航空制造工程学院
出处
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第4期9-15,共7页
基金
国家自然科学基金(11362017)
江西省教育厅科技项目(GJJ160707)
文摘
针对板料成形优化中采用传统静态代理模型存在全局近似精度不高、超量选取样本点等问题,提出了多重近似精度收敛、逐步增添样本点的动态遗传神经网络(Genetic Algorithm Back Propagation Neural Network,GABP)建模方法。样本点增补策略根据动态模型的全局近似精度和局部近似精度分别按最大最小距离增补和局部最优解增补。将动态代理模型应用于NUMISHEET 93方形盒冲压成形优化问题,结合灰色关联理论将多目标问题转化为单目标问题并构造用于优化的迭代格式,实现了方盒件成形的多目标优化,有效地提高了方盒件成形质量和优化计算效率。
关键词
拉深成形
动态遗传神经网络
灰色关联决策
多目标优化
Keywords
deep drawing
dynamic genetic neural network
grey relational decision
multi-objective optimization
分类号
TG386 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于动态遗传神经网络和灰色关联的板料成形多目标优化
孙士平
杨威
胡政
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
2
基于动态遗传神经网络的方盒件成形多目标优化
杨威
孙士平
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
CAS
2018
0
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职称材料
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