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铸造过程数值模拟的神经网络优化技术研究

专 业: 材料加工工程
关键词: 铸造 数值模拟 神经网络优化 凸轮轴
分类号: TG21  TP183
形 态: 共 73 页 约 47,815 个字 约 2.287 M内容
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内容摘要


铸造充型凝固过程是一个复杂的动态过程。

其显著的特点在于,铸造过程难于精确控制,结果难于准确预知,这将延长试制时间和产品开发周期。

根据此特点,本课题试图探索一条新的铸造过程数值模拟优化途径。

在思路上,是将人工智能观点引入现有数值模拟方法以实现一种过程优化模式。

目前,铸造专家系统是应用较广泛的人工智能技术,它是在归纳、整理大量铸造专家知识经验的基础上,以符号推理的方式来模拟解决实际工艺问题的方式。

但专家系统完全依赖于规则的完备性与数据的精确性,其并不适于处理铸造过程数值模拟这样的复杂系统过程。

基于以上考虑,本课题中,将神经网络优化方法引入铸造数值模拟结果的分析处理过程,开展了如下研究工作:

1 通过对神经网络优化模拟技术的系统研究,提出了基于神经网络优化的铸造工程设计模式。

该设计方法已成功地应用于铸造工艺设计过程中。

2 以铸造数值模拟的精度和效率为优化指标。

在分析其影响因素的基础上,建立了较为系统完整的神经网络优化模拟方法。

根据铸造过程耦合数值模拟的结构体系,分析了神经网络优化建模的可行性。

提出了三种形式的优化应用途径,即有限元模拟CPU时间的优化,铸造工艺参数神经..……

全文目录


摘要
1 绪论
1.1 铸造过程数值模拟的发展
1.2 铸造过程数值模拟方法的比较分析
1.3 铸造过程数值模拟神经网络优化的研究现状
1.4 课题研究的目的、意义及主要工作
1.4.1 研究目的、意义
1.4.2 研究内容
2 铸造过程数值模拟的理论分析及处理技术
2.1 铸造过程的冶金传输理论及其数值处理
2.2 铸件充型过程耦合温度场的数值模拟方法
3 铸造过程数值模拟神经网络优化的建模分析
3.1 神经网络的原理
3.2 神经网络优化建模在铸造工程中的应用
3.3 铸造过程数值模拟神经网络优化建模分析
4 基于神经网络优化的铸造过程数值模拟
4.1 铸造过程耦合数值模拟神经网络优化
4.1.1 铸造过程耦合数值模拟结构分析
4.1.2 铸造过程耦合数值模拟模型分析
4.2 凸轮轴铸造过程有限元模拟的神经网络优化
4.2.1 神经网络优化
4.2.2 凸轮轴铸造数值模拟结果
4.2.3 模拟误差分析
4.3 壳体凝固过程有限元模拟神经网络优化
4.4 浇注工艺参数的神经网络优化
4.5 神经网络对充型自由表面的处理
5 结论
参考文献

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中图分类: > TG21 > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 铸造 > 铸造理论
其他分类: > TP183 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算

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