基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法技术

技术编号:20655209 阅读:27 留言:0更新日期:2019-03-23 06:52
本发明专利技术公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法,用于解决现有喷丸成形方法实用性差的技术问题。技术方案是首先采用BP神经网络建立零件外形特征、材料力学性能与喷丸工艺参数之间复杂的非线性映射关系,再采用遗传算法对BP神经网络的结构和参数进行优化,可用于喷丸成形工艺参数的辅助设计。由于采用BP神经网络构建零件外形特征、材料力学性能与喷丸成形工艺参数之间复杂的非线性映射关系,在不需要充分了解喷丸内部机理的情况下即可建立喷丸成形工艺参数预测模型,并利用遗传算法对BP神经网络的结构和参数进行优化,降低了预测时间,提高了预测精度,有效提升了喷丸成形工艺参数设计的效率,实用性好。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法
本专利技术涉及一种喷丸成形方法,特别涉及一种基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法。
技术介绍
喷丸成形是飞机整体壁板的主要成形方法之一,它是在喷丸强化基础上发展起来的一种工艺方法。除了具有成形薄壁结构件的能力之外,喷丸成形还可以改善零件表面质量,提高零件的抗疲劳性能。喷丸成形是一种无模成形工艺方法,在工业生产中主要通过控制弹丸规格、喷射距离、喷射角度、喷射气压、弹丸流量、机床速度等不同工艺参数来实现对不同厚度、曲率整体壁板的成形。此外,机床、受喷材料、工件状态等也会在一定程度上影响成形的效果和质量。因此,喷丸成形过程是一个由多参数共同连续作用的非线性过程。然而,由于缺乏精确的理论计算模型和方法,目前工程上仍多采用试错法对喷丸成形工艺参数进行选择和设计,但这样不仅会延长零件制造周期,增加成本,而且成形误差较大,需要大量的二次校形。随着飞机整体壁板结构愈加复杂,快速、准确地进行喷丸成形工艺参数预测是适应现代精确成形制造的迫切要求。喷丸成形工艺参数预测在本质上就是根据待成形零件的厚度、结构、材料性能等已知的几何和材料本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、选取包括零件的厚度、长宽比、材料的屈服强度、弹性模量、泊松比以及喷嘴移动速度进行试验,得到相应的零件曲率半径;零件曲率半径与影响喷丸成形因素之间的关系表示为:R=f(h,r,E,σs,ν,V)式中,R为零件曲率半径,h为目标零件的厚度,r为长宽比,E为材料的弹性模量,σs为屈服强度,ν为泊松比,V为喷嘴移动速度;根据试验结果确定数据样本集,并按照4:1的比例将该数据样本集分为训练样本集与测试样本集两部分;步骤二、采用最大最小法对步骤一中获取到的数据样本集按照不同参数类别分别进行归一化处理,得到经处理...

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、选取包括零件的厚度、长宽比、材料的屈服强度、弹性模量、泊松比以及喷嘴移动速度进行试验,得到相应的零件曲率半径;零件曲率半径与影响喷丸成形因素之间的关系表示为:R=f(h,r,E,σs,ν,V)式中,R为零件曲率半径,h为目标零件的厚度,r为长宽比,E为材料的弹性模量,σs为屈服强度,ν为泊松比,V为喷嘴移动速度;根据试验结果确定数据样本集,并按照4:1的比例将该数据样本集分为训练样本集与测试样本集两部分;步骤二、采用最大最小法对步骤一中获取到的数据样本集按照不同参数类别分别进行归一化处理,得到经处理后的训练样本集和测试样本集,所述最大最小法公式为:式中,yi为归一化后的数据,xi为原始数据,xmin为数据序列的最小数,xmax为数据序列的最大数;步骤三、选择目标零件的厚度、曲率半径和长宽比,零件材料的弹性模量、屈服强度以及泊松比作为BP神经网络的输入,选择喷嘴移动速度作为BP神经网络的输出,使预测所用的人工神经网络从多对多模型简化为多对一模型;使用含有一个隐含层的BP神经网络建立预测模型,且隐含层神经元个数与输入层神经元个数之间遵循如下关系:n≤2m+1式中,m为输入层神经元个数,n为隐含层神经元个数,根据输入层神经元个数确定隐含层神经元个数的范围,并在这个范围内选择不同隐含层神经元个数进行预测,将预测结果与实测数据进行对比,通过计算二者之间的均方根误差,确定最佳隐含层神经元个数;所述均方根误差公式为:式中,n为数据的个数,Vp为速度预测值,Ve为速度期望值,即实测速度;步骤四、利用遗传算法优化BP神经网络初始权值及阈值,具体步骤如下:给各个权值阈值赋予(-1,1)内的随机值,并采用实数编码方式对神经网络的权值和阈值进行编码操作,初始化种群;编码时,染色体基因的长度等于网络中所有权值和阈值个数的总和;利用网络预测均方误差的倒数来建立种群个体的适应度函数:式中,F为适应度,V为预测所得喷嘴移动速度,为喷嘴移动速度期望值;通过计算种群中所有...

【专利技术属性】
技术研发人员:王桐王俊彪张贤杰刘闯高国强李京平
申请(专利权)人:西北工业大学西安飞机工业集团有限责任公司
类型:发明
国别省市:陕西,61

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