數(shù)據(jù)軟計算建模與優(yōu)化及其在材料工程中的應用.pdf

1、由材料成分和工藝預測性能，或由預定性能設計材料成分和工藝，實現(xiàn)材料的計算設計，是材料科學與工程中重要的研究課題之一，但目前尚難以從機理出發(fā)通過理論計算設計工程材料。一種可行的方法是，建立數(shù)據(jù)模型，進行經(jīng)驗設計。由于傳統(tǒng)的統(tǒng)計建模難以反映材料中存在的復雜交互作用關系，而用軟計算實現(xiàn)材料經(jīng)驗數(shù)據(jù)建模和優(yōu)化更為有效，目前正成為新的學科交叉點和研究熱點。因此，開展材料經(jīng)驗數(shù)據(jù)建模與優(yōu)化研究，不但可以豐富和完善材料設計理論和方法，而且具有重要的實

2、用價值。 鑒于此，論文旨在形成一個用于材料經(jīng)驗設計的數(shù)據(jù)軟計算建模與優(yōu)化框架。主要對以下內(nèi)容開展研究：改進神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法，簡化模糊推理系統(tǒng)；改進遺傳算法和粒群優(yōu)化算法；開展軟計算在工程材料中的應用研究。 在建模與優(yōu)化理論方面，主要創(chuàng)新與突破表現(xiàn)在：提出了基于貝葉斯權重規(guī)范化的差異演化訓練算法，改善了多層前饋型網(wǎng)絡的學習精度和泛化能力；綜合采用模糊聚類、誤差回逆學習及基于相似分析的規(guī)則庫約減，提高了高木—關野(Takag

3、i-Sugeno)型模糊推理系統(tǒng)的可解釋性；改進了遺傳算法編碼方式，并用模糊控制策略調(diào)整交叉和變異過程，形成了高效的十進制遺傳算法和十進制近似遺傳算法，提高了尋優(yōu)速度和計算效率；用模糊控制和差異演化控制粒群優(yōu)化參數(shù)，形成了高效快速的復合粒群算法，同時將捕食優(yōu)化等新算法用于材料優(yōu)化；實現(xiàn)了模糊決策的多目標材料參數(shù)優(yōu)化，形成了基于軟計算的材料經(jīng)驗設計理論框架。 在實際應用方面，取得的成果包括：建立了基于網(wǎng)形圖的沖天爐熔煉工藝模型，在

4、預定熔化率和爐溫的模糊限制條件下，以提高熱效率為目標，實現(xiàn)了工藝參數(shù)的模糊多目標優(yōu)化；通過ZL101A合金成分—力學性能建模分析，對Si、Mg和Fe含量進行優(yōu)化，在濕砂型T5狀態(tài)下，使抗拉強度σb和伸長率δ5穩(wěn)定在250±10MPa和3.0±0.5％；通過A319鑄造鋁合金固溶處理工藝試驗，建立了固溶工藝模型，得到了最佳固溶溫度和時間參數(shù)，在金屬型T6狀態(tài)下，使抗拉強度穩(wěn)定在340MPa左右且伸長率在5％以上；通過高碳當量灰鐵成分—性能

5、建模，進行成分設計，制備出具有良好工藝性能的高碳當量高強度灰鐵；通過建立HT250成分、出鐵溫度、澆注溫度與抗拉強度和硬度之間的關系，用多種遺傳算法實現(xiàn)了預定強度和硬度下鐵水成分與沖天爐熔煉工藝的綜合優(yōu)化。 通過綜合采用多種軟計算中技術，開展經(jīng)驗數(shù)據(jù)建模與優(yōu)化研究，改進現(xiàn)有算法，形成了材料經(jīng)驗數(shù)據(jù)軟計算建模與優(yōu)化框架體系，并成功用于工業(yè)合金材料的成分和工藝設計。 本研究形成的技術和方法具有一定的通用性和推廣價值，可以應用