许其亮
,
史文华
金属学报
根据上限定理之应用——上限元法,设计了符合金属流动规律的空间截锥刚性基元体的上限模式,解决了轴对称挤压变形力的上限估计问题.经验证,用所得公式计算的上限解很接近真实解,使挤压力的计算精度大为提高.
关键词:
李章刚
,
李冰
,
张士宏
,
张光亮
,
张金利
材料科学与工艺
doi:10.3969/j.issn.1005-0299.2006.06.001
为预测三辊行星轧制力,建立了三维热力耦合有限元模型,用均匀设计法安排有限元模拟样本,采用基于LM算法的BP神经网络学习有限元轧制力结果,确定了轧制参数与轧制力的映射关系,并根据训练后的神经网络分析了摩擦系数、轧辊偏转角和轧辊转速对轧制力影响.预测结果表明:摩擦系数和轧辊偏转角对轧制力影响是多方面的,在高轧辊转速时,较大的摩擦系数有利于降低轧制力.
关键词:
三辊行星轧制
,
铜管
,
热力耦合有限元模拟
,
人工神经网络
,
均匀设计
丁敬国
,
胡贤磊
,
焦景民
,
佘广夫
,
刘相华
钢铁研究学报
为了避免BP神经元网络易陷入局部极值和基本粒子群(PSO)-神经元网络早熟收敛问题,采用一种自适应变异的粒子群优化算法训练神经元网络,根据轧制力的实测值和神经元网络的预报值确定粒子群算法的适应度函数,按照权重梯度方向进行变异操作,并首次将该方法应用到热连轧机组轧制力预报中.通过攀钢热轧板厂现场数据运算表明,该方法的预报误差平均值比传统数学模型低1.65%,比BP神经元网络低0.55%,收敛速度比BP神经元网络提高了约1/4,为进一步提高精轧机组轧制力预报精度提供了一种新的有效方法.
关键词:
粒子群算法
,
神经元网络
,
BP算法
丁敬国
,
胡贤磊
,
焦景民
,
佘广夫
,
刘相华
钢铁研究学报
为了避免BP神经元网络易陷入局部极值和基本粒子群(PSO)神经元网络早熟收敛问题，采用一种自适应变异的粒子群优化算法训练神经元网络，根据轧制力的实测值和神经元网络的预报值确定粒子群算法的适应度函数，按照权重梯度方向进行变异操作，并首次将该方法应用到热连轧机组轧制力预报中。通过攀钢热轧板厂现场数据运算表明，该方法的预报误差平均值比传统数学模型低165%，比BP神经元网络低055%，收敛速度比BP神经元网络提高了约1/4，为进一步提高精轧机组轧制力预报精度提供了一种新的有效方法。
关键词:
粒子群算法;神经元网络;BP算法
杨志峰
,
张旭
,
陈长贵
,
汤爱民
,
王社权
硬质合金
doi:10.3969/j.issn.1003-7292.2016.04.008
以螺钉夹紧某型号车刀为研究对象,采用marc有限元软件分析预紧力大小对可转位车刀刀杆和螺钉静态及动态切削时应力、应变和变形量的影响,揭示了螺钉预紧力变化对车刀刀杆和螺钉应力、应变和变形的影响规律:车刀刀杆和螺钉两个组件中,最容易发生失效的是螺钉,车刀刀杆和螺钉所受应力、应变和变形量有随预紧力增大而增大的趋势,仿真得到2500N是该型号车刀的最优的预紧力值.在此基础上进行了车削实验,比较了各预紧力下刀片的寿命和磨损情况.实验结果表明:在1500、2000、2500、3000、3500、4000N和4500N预紧力下,2500N时刀具可获得最长的寿命,确定最优预紧力为2500N,与有限元仿真结果相一致.
关键词:
螺钉预紧力
,
车刀
,
有限元
,
车削试验
喻海良
,
矫志杰
,
刘相华
,
赵宪明
材料与冶金学报
doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2005.01.017
采用动态显式有限元法对中厚板轧制过程进行了分析.分析了轧制过程稳定阶段接触区中厚板单元数、轧辊单元尺寸以及中厚板初始速度选择对有限元分析计算结果的影响,得出了合理的轧制过程有限元模拟参数,并对某中厚板厂15道次轧制过程轧制力变化规律进行了分析,稳定阶段轧制力计算结果与实测结果非常接近.该结果对中厚板轧制过程模拟具有一定的参考意义.
关键词:
中厚板
,
有限元法
,
单元大小
,
初始速度
,
轧制力
邱红雷
,
田勇
,
赵忠
钢铁研究学报
在中厚板生产过程中,用传统轧制力模型预报中厚板轧机轧制力时存在着较大的误差.为了提高中厚板轧机轧制力的预报精度,采用轧制力模型自适应与人工神经元网络相结合的方法进行中厚板轧制力的在线预报.应用结果表明,采用本方法预报轧制力时精度优于传统的数学模型,相对误差可以控制在±3%以内.
关键词:
自适应
,
人工神经元网络
,
BP算法
,
轧制力预报
