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基于遗传算法的半固态挤压工艺参数优化研究: 收藏
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引用; 《西安交通大学学报》2003年第1期37卷 73-76页; 作者：齐乐华侯俊杰史忠科李贺军西北工业大学机电学院西安710072 西北工业大学自动控制系西北工业大学材料学院; 提出将遗传算法用于半固态挤压工艺参数的优化设计中,选用AlCuSiMg合金进行半固态挤压试验,结合人工神经网络方法建立了半固态挤压系统的优化模型.在对遗传算法实现的关键问题中,如编码原则、初始种群的产生、目标函数向适应值函数的映...; 提出将遗传算法用于半固态挤压工艺参数的优化设计中,选用AlCuSiMg合金进行半固态挤压试验,结合人工神经网络方法建立了半固态挤压系统的优化模型.在对遗传算法实现的关键问题中,如编码原则、初始种群的产生、目标函数向适应值函数的映射、适应值的调整,以及种群数目、杂交概率、变异概率等参数的选择进行研究的基础上,确定了合适的遗传参数,计算出了半固态挤压工艺参数的优化数据.按该参数进行试验,效果良好,可以有效地减小半固态挤压变形力,其试验数值与计算数值基本相符,说明所提出的方法是可行的.; 来源：详细信息评论

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