一种具有知情初始化的强化QPSO-BPNN预测弯管截面形变的方法技术

本发明专利技术公开了一种具有知情初始化的强化QPSO

【技术实现步骤摘要】
一种具有知情初始化的强化QPSO
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BPNN预测弯管截面形变的方法


[0001]本专利技术涉及弯管成形质量预测领域，特别是涉及弯管截面形变预测方向，具体涉及一种具有知情初始化的强化QPSO
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BPNN预测弯管截面形变的方法。

技术介绍

[0002]金属弯管作为各种液体和气体燃料的运输载体，在航空、航天、汽车和船舶等领域得到了广泛的应用，被称为工业的“血管”。弯管的成形条件极其复杂，导致了各种各样成形缺陷的产生，如横截面形变、卸载回弹、管壁增厚及起皱、管壁减薄及拉裂等。这些缺陷会不同程度地影响到弯管构件的产品质量和使用性能，造成不可避免的工程损失，严重时甚至会造成安全事故的发生。
[0003]弯管横截面形变是管材弯曲成形过程中产生的一种严重的缺陷，在传输流体时，横截面的扭曲变形将导致弯管内部水头损失和压降的增加，减小管内流体的流量以及流速，影响弯管的使用性能。因此，为了提高弯管的生产质量，保证弯管构件使用过程的安全可靠，对横截面形变的准确预测是一个亟待解决的重要问题。
[0004]目前，对弯管横本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种具有知情初始化的强化QPSO
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BPNN预测弯管截面形变的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对金属管材弯曲成形工艺中的工艺参数变量进行拉丁超立方采样，将各个工艺参数变量的取值范围作为输入，输出得到采样后的多组工艺参数样本；步骤2：根据工艺参数的采样情况，建立多组有限元数值模拟试验，计算各组输入所对应的弯管截面形变指标，构建样本数据集并进行归一化；步骤3：构建BPNN预测模型，以步骤1中的工艺参数变量作为输入变量，对应的弯管截面形变指标作为输出变量，通过设定隐含层节点数和层数确定BPNN的隐含层结构；步骤4：采用具有知情初始化的强化QPSO对BPNN预测模型的初始权重和阈值进行优化；引入高斯随机向量和自适应参数调整策略强化QPSO的优化性能，并基于弯管先验知识对种群进行知情初始化，加快算法寻优过程；步骤5：使用步骤2中归一化后的样本数据集对优化后的BPNN预测模型进行训练，生成弯管截面形变预测模型，将待测弯管的各组工艺参数样本输入完成训练的弯管截面形变预测模型，从而完成弯管截面的形变预测。2.根据权利要求1所述的具有知情初始化的强化QPSO
‑
BPNN预测弯管截面形变的方法，其特征在于，所述步骤1中，工艺参数变量包括管材直径d0、厚度比t0/d0、压力块助推距离与弯曲弧长之比L
p
/L
b
、弯曲角θ0、相对管弯曲半径R0/d0、压力块摩擦系数f
p
、防皱块摩擦系数f
w
、旋转弯模摩擦系数f
b
、压力块间隙比c
p
/d0、旋转弯模间隙比c
b
/d0。3.根据权利要求1所述的具有知情初始化的强化QPSO
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BPNN预测弯管截面形变的方法，其特征在于，所述步骤2具体为：2.1)根据步骤1中各组工艺参数样本，建立各组样本对应的有限元数值模型；2.2)基于多组有限元数值模型计算各组工艺参数样本对应的弯管截面形变指标，从而构建样本数据集并进行归一化；样本数据集中的输入数据为多组工艺参数样本，输出数据为对应的弯管截面形变指标大小。4.根据权利要求3所述的具有知情初始化的强化QPSO
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BPNN预测弯管截面形变的方法，其特征在于，所述步骤2.2)中，计算弯管截面形变指标的具体步骤为：1)从管材弯曲段的起始面开始，以相同的弯曲角度β作为间隔，对管材弯曲段均匀切割，截取得到N个弯管横截面；其中，β＝θ0/N，N为设定的截取个数，θ0为管材弯曲角；2)计算各个弯管横截面的短轴变化率2)计算各个弯管横截面的短轴变化率其中，d0为管材弯曲前的原始直径，d
min
是管材弯曲后横截面短轴的长度；3)对截取出的所有横截面，以各个横截面的弯曲角度θ
i
为自变量，对应截面的短轴变化率为因变量，通过三次样条插值法对所有点进行拟合，得到管材弯曲段的截面形变曲线；其中，θ
i
＝β
×
i；4)计算截面形变曲线上短轴变化率的平均值，即得弯管截面形变指标的大小。5.根据权利要求1所述的具有知情初始化的强化QPSO
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BPNN预测弯管截面形变的方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤包括：
4.1)将BP...

【专利技术属性】
技术研发人员：张树有，王才城，王自立，李瑞森，谭建荣，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：