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42CrMo钢超声辅助滚挤压工艺参数优化
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作者 刘玲玲 付浩然 《锻压技术》 北大核心 2026年第2期161-170,共10页
为实现超声辅助滚挤压工艺参数的优化控制,设计了以工艺参数(转速、进给速度、振幅、静压力)为影响因素、以表层性能(表面粗糙度、残余应力、硬度)为响应值的4因素5水平正交试验。基于试验数据构建了RBF神经网络预测模型,并进行了准确... 为实现超声辅助滚挤压工艺参数的优化控制,设计了以工艺参数(转速、进给速度、振幅、静压力)为影响因素、以表层性能(表面粗糙度、残余应力、硬度)为响应值的4因素5水平正交试验。基于试验数据构建了RBF神经网络预测模型,并进行了准确性检验,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优的问题;基于SPEA2SDE与NSGA-Ⅱ算法进行了二维双目标ZDT测试函数和三维多目标DTLZ测试函数的性能测试,并通过对比两种算法的Pareto前沿解证明了SPEA2SDE算法的优异性。最后进行了超声辅助滚挤压试验验证,优化后的表层性能最大误差均控制在5%以下,证明了优化算法的精确性。 展开更多
关键词 超声辅助滚挤压 RBF神经网络 SPEA2SDE算法 NSGA-Ⅱ算法 ZDT测试函数 dtlz测试函数
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