锻压技术

基于BP神经网络和遗传算法的齿轮坯预锻件多目标优化设计

英文标题：Multiple-target optimization design of pre-forging for gear blank using back propagation neural network and genetic algorithm

作者：张明月王新云夏巨谌纪刚

单位：华中科技大学东风锻造有限公司

关键词：齿轮坯预锻件优化设计 BP神经网络遗传算法

分类号：TG306

出版年,卷(期):页码：2010,35(6):22-26

摘要：

在齿轮坯多工位锻造生产中，齿轮坯预锻件的设计直接影响到终锻时金属流动、锻模型腔的充满情况、锻件质量和模具寿命。本文利用BP神经网络处理高度非线性问题的特点，建立了预锻件尺寸和终锻成形力、终锻最大模具应力之间的网络模型，再结合遗传算法的全局寻优功能，确定了在终锻成形力最小以及终锻最大模具应力最小时的最佳的预锻件形状和尺寸。

In the course of multistage forging for producing gear blank, the pre-forging design of gear blank directly affects metal flowing patterns of the finish forging, the situation of the forging die cavity, the quality of the products and die life. Using BP neural network with the feature of processing highly nonlinear problems, the network model between the size parameters of pre-forging and forming force and maximum die stress of finish forging was established. And then, by using Genetic Algorithm with the function of overall situation optimization, the most superior shape and size parameters of pre-forging were proposed.

基金项目：

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