陈兴科
- 作品数：6 被引量：44H指数：3
- 供职机构：中南大学材料科学与工程学院更多>>
- 发文基金：云南省省院省校科技合作计划项目塑性成形模拟及模具技术国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺电子电信化学工程自动化与计算机技术更多>>
- 铝型材挤压模工作带优化被引量：24
- 2006年
- 基于MATLAB平台,将BP神经网络、遗传算法和数值模拟技术应用于铝型材挤压模具参数优化设计。采用三层BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型,由正交实验法安排模拟实验组合,采用有限元软件进行挤压过程的数值模拟,并以具有不同工作带尺寸的挤压模具中金属流出模口平面上的Z向质点流速均方差作为模型目标值,将模拟结果作为神经网络的输入样本对训练网络并建立网络知识源,通过遗传算法求得模型的全局优化解;最后通过有限元数值模拟技术验证并比较优化所得工作带与经验法确定的工作带对金属流动均匀性的影响。数值模拟结果表明,本研究对挤压模具工作带的优化是有效的。
- 林高用陈兴科蒋杰王芳杨立斌
- 关键词：铝型材BP人工神经网络遗传算法有限元模拟
- Ar^+能量及低能轰击对离子溅射铜钨薄膜结构的影响被引量：1
- 2005年
- 研究了双离子束溅射制备铜钨薄膜时Ar+能量及低能辅助轰击对膜结构的影响。实验结果表明,以铜为衬底,铜靶Ar+能量在1～2keV、钨靶Ar+能量在3keV左右时,离子溅射铜钨薄膜是以钨的非晶态为骨架机械夹杂着铜晶粒的方式存在。铜晶粒度随铜靶Ar+能量增加略有增大。当Ar+能量高到临界值(约为1.5keV)时,少量铜转变成单晶态和熔进钨形成固溶体。受晶体缺陷及晶格畸变影响,铜衍射峰会发生微小偏移。
- 艾永平周灵平陈兴科刘俊伟李绍禄
- 关键词：离子溅射低能溅射制备晶格畸变晶体缺陷
- BP人工神经网络与遗传算法在型材挤压模具参数优化中的应用被引量：13
- 2006年
- 基于MATLAB平台,将BP人工神经网络与遗传算法应用于型材挤压模具参数优化设计.首先利用BP神经网络来训练已有实验值,然后将训练后的神经网络作为知识源,通过曲线拟合与逼近求得设计变量与目标函数值的函数关系表达式,最后将这一函数表达式作为遗传算法的适应度函数进行遗传迭代寻找最优解.采用曲线拟合方法将其知识源转化成为了具体的函数表达式,直观地体现了神经网络的知识源,为后继的遗传算法提供了明确的适应度函数.数值模拟分析表明,对挤压模具结构的优化是合理的.
- 林高用陈兴科蒋杰王芳彭大暑
- 关键词：BP人工神经网络遗传算法
- 铝型材挤压模具导流孔结构优化被引量：9
- 2007年
- 基于MATLAB平台,将BP人工神经网络、遗传算法和数值模拟技术应用于铝型材挤压模具的导流孔形状优化设计。由正交实验法安排模拟实验组合,采用SuperForge软件对进行型材挤压过程进行数值模拟,并以挤压时金属流出模口平面的z向质点流速的均方差作为模型目标值;将模拟结果作为人工神经网络的输入样本对进行网络训练并建立网络知识源;通过遗传算法求得模型的全局优化解;最后通过有限体积法数值模拟技术验证并比较优化所得导流孔形状与经验法确定的导流孔形状对金属流动均匀性的影响。分析结果表明,通过调整导流孔形状能使金属流出模口的速度分布更均匀,表明对挤压模具导流孔形状的优化是有效的。
- 林高用周佳张永宁陈兴科蒋杰王芳
- 关键词：BP人工神经网络遗传算法有限体积法
- BP神经网络与遗传算法在型材挤压模具参数优化中的应用研究
- 陈兴科
- 关键词：BP人工神经网络遗传算法有限元数值模拟
- BP神经网络与遗传算法在挤压模具参数优化中的应用研究
- 本文基于MATLAB平台，将BP神经网络、遗传算法和数值模拟技术应用于铝型材挤压模具参数优化设计。采用BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型;由正交实验法安排模拟实验组合;采用有限元软件进行挤压过程的数值模拟;并以挤压模...
- 陈兴科
- 关键词：BP人工神经网络遗传算法CAO有限元数值模拟
- 文献传递
