基于神经网络与食物链算法的工艺参数的优化

为了减少堆焊过程中的能源消耗和提高批量加工的焊件合格率,建立了一种批量加工的堆焊工艺参数优化方法。首先选择焊条直径、焊接电流、电弧电压、焊接速度、焊接层数作为待优化工艺参数,焊接过程中的能源消耗和焊件合格率作为优化目标,并设置约束条件,在试验中获得优化目标与待优化工艺参数之间的离散关系并建立"黑箱"函数模型,然后用神经网络的隐式来表达输入、输出的函数关系。并利用食物链算法对形式未知的函数求优化解,求得的最优解所对应的工艺参数即为一定工艺条件下的最优工艺参数。在此堆焊工艺参数下进行批量生产可以减少能源消耗并提高产品合格率。

Optimization of welding process parameters based on the neural network and food chain algorithm