25768.基于粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的mim坯體密度分布控制

1、中圖分類號(hào)—02—42UDC510碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q53呈密級(jí)公玨基于粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MIM坯體密度分布控制TheDensityControloftheMIMInjectionMoldedBilletbasedontheParticleSwarmOptimizationandNeuralNetworks作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：王秋平計(jì)算數(shù)學(xué)智能計(jì)算數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院鄭洲順答辯委員會(huì)主席中南大學(xué)20

2、14年05月基于粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MIM坯體密度分布控制摘要：金屬注射成形(MIM)工藝作為高效的粉末冶金零部件近凈成形技術(shù)，應(yīng)用廣泛；需要研究工藝流程的控制方法，以消除產(chǎn)品缺陷提升成品質(zhì)量。而注射成形階段注射成形坯的密度分布是衡量成品質(zhì)量?jī)?yōu)劣的重要指標(biāo)。本文首先綜述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法的發(fā)展應(yīng)用現(xiàn)狀。分析了MIM注射階段各工藝參數(shù)對(duì)注射成形坯質(zhì)量的影響，選定了六個(gè)主要工藝參數(shù)及注射成形坯密度分布為研究對(duì)象，采用正交表選取研究數(shù)據(jù)

3、，運(yùn)用有限元軟件ANSYS流體模擬模塊CFX對(duì)五角模型的注射成形過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供數(shù)據(jù)樣本。其次，運(yùn)用采樣數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立能夠反映工藝參數(shù)與MIM密度分布問(wèn)復(fù)雜關(guān)系的六輸入四輸出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用測(cè)試數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型可行性；所建模型具有很強(qiáng)的泛化能力，注射成形坯密度值和分布體積分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)相對(duì)誤差在O45％矛n5％以內(nèi)。最后，以MIM密度分布BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ)，運(yùn)用粒子群算法優(yōu)化工藝參數(shù)組合，轉(zhuǎn)化MIM密度分