基于BAS算法优化的电弧增材制造焊道尺寸预测

目的 为提高实际应用中电弧增材制造对工艺参数的选取效率及成形形貌的控制效果,建立高效且精准的成形尺寸预测模型,实现对焊道尺寸的合理预测。方法 在单层单道CMT电弧增材制造实验的基础上,建立基于天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)优化BP神经网络的焊道尺寸预测模型,利用BAS算法实现对BP神经网络初始权值和阈值的优化,可以实现预测不同工艺参数(焊接速度、送丝速度、干伸长)下焊道的成形尺寸(熔宽、余高)。利用试验验证BAS-BP预测模型的性能,与现有模型进行对比,结果 结果表明该模型具有较高精度的预测效果,能够有效映射工艺参数与焊道尺寸之间的非线性关系,印证了该模型具有良好的拟合和泛化能力,同时其对焊道熔宽和余高的预测误差分别不超过0.2、0.12 mm,预测平均误差率均不超过6%,相对于其他预测模型表现出较好的准确性和稳定性。结论 BAS-BP神经网络预测模型的输出误差较小,网络训练收敛速度加快,避免了过拟合及欠拟合的风险,有效提高了预测模型的泛化能力和预测精度,可以实现一定工艺参数范围内的焊道尺寸预测,为后续电弧增材的实时预测及控制参数应用提供了技术支持。     

基于回归方法和神经网络的电弧增材制造单道成形形貌预测

目的 针对电弧增材制造技术实际应用中工艺参数选取困难和成形结果难预测的问题,确定高效、准确的电弧增材制造单道成形形貌预测的数学方法,以快速、方便地选取丝材电弧增材制造工艺参数并指导成形质量控制。方法 在单道单层丝材电弧增材制造实验的基础上,采用多种回归方法和神经网络方法分别建立焊接电流、电压和焊枪移动速度等多个工艺参数与增材层宽度、增材层高度及熔池深度等成形形貌参数之间的数学关系模型。结果 电弧增材制造单道成形形貌与焊接电流、电压和焊枪移动速度显著相关,且各参数间存在非线性交互作用;采用多元线性回归法可较准确地预测单道增材层宽度,但对于增材层高度和熔深的预测效果较差;神经网络可良好地处理各工艺参数间复杂的非线性关系,其对增材层宽度、增材层高度和熔深的预测平均误差率分别为4.17%、6.60%和7.01%,显著优于多元线性回归法。结论 采用神经网络法可以准确预测电弧增材制造单道成形的形貌参数,进而指导增材制造工艺参数的选取和成形质量的控制。     

基于BP神经网络的改进粒子群优化股票预测

可以以较为精准的预测结果为依据来对股票市场进行及时指引与调控,这样更能保障我国国民经济的可持续顺利发展.本文的目的 是研究改进的基于粒子群优化算法的改进版BP神经网络股票预测,这种神经网络预测方法是以粒子群优化算法为基础并将其应用于股市预测,取得了较好的效果.详细给出了基于粒子群算法的神经网络模型的建立方法,同时本文还...     

基于粒子群优化算法和BP神经网络的变频压缩机功率预测

本文针对变频压缩机的功率测量困难,测量误差大等问题,提出了一种仿真测量模型。利用粒子群算法寻找全局最优粒子,用它初始化BP神经网络的阈值和权值,测量变频压缩机的功率。本文共建立了3种仿真模进行对比,分别为BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型和PSO-BP神经网络模型,然后分别通过3种模型的内插、蒸发温度外推和冷凝温度外推的测试方法对变频压缩机进行功率测量,对比分析其预测结果的平均相对误差和拟合程度。结果表明:基于粒子群算法优化的BP神经网络模型明显优于其他两个模型,特别是在冷凝温度外推测试中,较其他两个神经网络相对误差降低了1. 11%、2. 64%,3种测试方法下的平均相对误差均小于1%,拟合程度在0. 9以上,表明基于粒子群算法优化的BP神经网络模型对变频压缩机功率有较好的测量能力,而且有较强的泛化能力。     

基于粒子群BP神经网络的质量预测模型

为了对产品质量进行预测控制、辅助新产品开发设计、寻找最优参数,将测试样本的网络输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数,采用粒子群算法优化了BP神经网络的权系数和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-GRG算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以注塑件质量预测为例,进行算法实现,仿真结果表明本文所提出的PSO-GRG算法比BP算法迭代次数减少了87.5%,并避免了局部最优,且预测误差亦明显减少。得出结论:所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和研究价值。     

基于Lasso-PSO-BP神经网络的腐蚀管道失效压力的预测

管道是运输石油和天然气的重要工具,随着其腐蚀现象愈发严重,必须对腐蚀管道的失效压力进行预测。针对如何精确预测腐蚀管道失效压力的问题,提出一种Lasso-PSO-BP模型。首先,结合收集的腐蚀管道爆破试验数据,利用Lasso回归筛选出失效压力影响因素,确定BP神经网络的输入变量;然后,用粒子群算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权值阈值;最后,将优化训练后的BP神经网络用于管道失效压力的预测。通过实例验证,对比分析2种模型的拟合效果,结果表明:相较Lasso-BP预测模型,Lasso-PSO-BP预测模型的平均误差(AE)从0.102 5减小到0.030 1,均方根误差(RMSE)由1.174 3减小到0.297 2,其各项指标都优于Lasso-BP模型,证明此方法具有较高的准确率,显示了PSO-BP神经网络模型更优的拟合度与预测精度,适用于腐蚀管道失效压力的预测。     

Mn含量对6061铝合金组织与力学性能的影响

研究了Mn含量对含0.15%Fe的6061铝合金的均匀化组织、再结晶分数、时效析出相和力学性能的影响。结果表明:未添加Mn的合金均匀化后组织以β-Al9Fe2Si2相为主,Mn含量大于0.1%的合金均匀化后的组织以α-Al8(FeMnCr)2Si相为主;同时一种块状的Al9(MnFe)3Si结晶相随着Mn含量的增加开始出现,并随之增多;时效处理时,Mn优先与Mg,Si元素结合形成的AlMnSi和AlFeMnSi相,减少了主要时效析出相,使强化效果减弱;Mn的添加量为0.2%时σb=390 MPa,σ0.2=330 MPa,δ=22.2%,比AA6061铝合金的标准力学性能分别提高90 MPa,55 MPa,延伸率提高10%。     

基于IPSO-BP的船舶航迹预测研究

目的 面对复杂的海上交通及密集的物流交通流,及时有效地对船舶航迹进行跟踪预测显得尤为重要,针对传统船舶航迹预测方法精确度低且效率低下的问题,提出一种改进方法。方法 在船舶自动识别系统（AutomaticIdentificationSystem,AIS）数据的基础上,建立改进粒子群算法（IPSO）与BP神经网络相结合的船舶轨迹预测模型,利用船舶历史航行轨迹数据,实现对未来船舶运动的预测。选取宁波舟山港的船舶历史轨迹数据进行实验,并将IPSO-BP模型的实验结果与其他模型进行比较。结果 不同模型航迹预测对比结果表明,IPSO-BP模型的性能较好,其预测精度较高,适用于船舶轨迹预测。结论 使用IPSO-BP模型能够更加精准地预测船舶航迹,在船舶危险预警、船舶异常监测等方面具有重要的指导作用。     

基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择研究

为帮助冷链食品生产企业快速选择最佳冷链物流服务商,在传统BP神经网络基础上融合粗糙集和粒子群算法,构建了粗糙PSO-BP神经网络模型。该模型利用粗糙集剔除原始数据中的冗余信息,使输入指标更加精简;采用粒子群算法代替梯度下降法对神经网络权重进行训练,使输出结果不易陷入局部极小值,增强网络泛化能力。通过算例验证该模型的有效性和可行性。结果表明,该模型在提高运算速度的同时,预测误差为BP神经网络模型的40.94%,预测结果更加准确可靠,为冷链食品生产企业快速选择最佳冷链物流服务商提供一种新的方法指导。     

基于BP网络的蜂窝铝芯力学性能预测与灵敏度分析

以蜂窝铝芯几何结构参数对其面内等效性能影响为研究对象,将正交试验和均匀化理论与有限元相结合来获得数据样本,建立了蜂窝铝芯几何结构参数与其等效弹性性能参数之间复杂非线性映射关系的网络模型,并利用贝叶斯正则化算法,实现了BP神经网络对蜂窝铝芯力学性能的预测。在较少样本数据的情况,可以较高精度地预测胞元结构参数对蜂窝铝芯等效性能的影响规律。提取该BP模型中各层的权值,运用Garson算法得到各结构参数对蜂窝铝芯等效力学性能影响程度的灵敏度系数,结果表明灵敏度分析可评估结构参数对等效力学性能的影响,可为蜂窝铝芯设计提供参考。     

转速对6061铝合金搅拌摩擦搭接焊接头组织和力学性能的影响

目的 研究不同转速条件下6061铝合金搅拌摩擦搭接焊接头组织和力学性能的变化规律,为工程实践应用提供参考。方法 在不同旋转速度（800、1 200、1 500 r/min）下对4 mm厚的6061铝合金进行搅拌摩擦搭接焊实验,固定进给速度和轴肩下压量,研究搅拌头转速对接头宏观组织、微观组织和力学性能的影响。结果 所有接头均没有出现明显缺陷,当转速为1 500 r/min时,搅拌区晶粒尺寸细化明显,最大失效载荷达到母材的75%,上板和下板的硬度曲线都呈“W”形;当转速为800 r/min和1 200 r/min时,下板硬度曲线呈“V”形。随着转速的增大,有效搭接宽度逐渐增大,接头的平均拉剪强度也在增大,所有接头都在前进侧断裂,断裂形式均为拉伸断裂。结论 转速的提升增加了焊接热输入量和机械搅拌作用,促进了有效搭接宽度的增大和晶粒尺寸的细化,但未能改变钩状缺陷的形成及延伸方向。当转速为1500r/min时,热输入量较大,搅拌区范围相对较大,下板存在更大面积的搅拌区,其硬度规律与上板的相似。所有接头均为拉伸断裂,断裂位置在热影响区附近,说明搭接接头连接良好。     

高应变率下阻尼铝合金的动态力学性能研究

针对航空用高阻尼铝合金在高应变率载荷下的服役特征,研究了两种高阻尼铝合金在高应变率下的动态力学性能.采用分离式霍布金森(Hopkinson)压杆对高阻尼铝合金进行了动态压缩实验,获得了应变率(140,275,500s-1)对材料应力-应变曲线的影响规律,并同普通铸造铝合金ZL101A的动态压缩力学性能进行比较分析.结果表明:高阻尼铝合金在高应变率下的力学性能明显优于普通铸造铝合金;第一种高性能阻尼铝合金的动态压缩力学性能优异.第二种高性能阻尼铝合金随着应变率的提高,材料的弹性模量和应力均有所下降,但是形变强化效果显著.     

铝合金搅拌摩擦焊接头微观组织和力学性能分析

目的 研究7020铝合金搅拌摩擦焊(FSW)的结构和机械性能。方法 采用搅拌摩擦焊对铝板进行对接焊试验,具体形式为单面焊双面成型。采用拉伸机和显微维氏硬度仪对试样进行力学性能测试;利用蔡司金相、光谱仪、扫描电子显微镜、X射线衍射仪研究母材和焊接接头的微观组织。结果 在硬度上,母材>热影响区>焊核区,热影响区平均硬度约为94HV,母材平均硬度为99HV,焊核区平均硬度最低为78HV,焊核区出现“S”缺陷,在一定程度上弱化了焊核区性能;7020铝合金搅拌摩擦焊接头的抗拉强度为235 MPa,屈服强度为158 MPa,屈强比为0.67,伸长率为7%,焊接系数可以达到73.8%;母材的抗拉强度为325 MPa,屈服强度为278 MPa,屈强比为0.86,伸长率为25%;焊接接头中心显微组织主要由胞状树枝晶体组成,显微结晶依次呈现为平面晶、胞状晶、树枝状晶、等轴晶;铝合金母材和焊接接头的金属相组成均为α?Al+Mg2Si;焊接接头断口呈现比较明显的韧性断裂特征。结论 铝合金搅拌摩擦焊可以获得性能比较优良的焊接接头,为其他铝合金材料的FSW焊接提供技术参考。     

热轧变形对5052铝合金组织与力学性能的影响

通过光学显微镜、扫描电镜、能谱和X射线衍射分析和拉伸实验等试验分析方法,研究不同热轧变形量(54％、75％)对5052铝合金微观组织和力学性能的影响.结果显示,变形量可显著影响5052铝合金的热变形组织及其力学性能.随着轧制变形量的增加,晶粒被显著拉长,晶界处粗大第二相沿晶界被拉长,甚至被破碎.但是其第二相的组成并没有随着轧制变形量的增加而变化,铸态和轧制态的5052铝合金均由α-Al、Al82Fe18和Mg2Si三相组成.同时随着轧制变形量的增加,其综合力学性能提高,即沿轧制方向且轧制量为75％时的5052铝合金呈现出最优的综合力学性能.     

7075高强铝合金激光填丝焊接组织与力学性能研究

采用光纤激光器对4mm厚的7075铝合金进行激光填丝焊接,对焊接接头的显微组织、相结构、断口形貌、力学性能进行观察和分析。结果表明:焊缝(FZ)边缘组织为柱状枝晶组织,焊缝中心为等轴晶组织;热影响区(HAZ)保留了母材(BM)的轧制长条状形态,但晶粒有所长大。母材的相组成主要为α-Al固溶体、S-Al_2CuMg强化相和η-MgZn_2强化相,焊缝无强化相析出。焊缝区硬度值为各区中最低,热影响区显微硬度呈阶梯式增长。焊接速度为2~4m/min的接头拉伸试样均在焊缝处断裂,抗拉强度最大为母材的67.5%。接头拉伸试样均出现了颈缩现象,断口由大量的等轴状韧窝构成,为韧性断裂。     

ZA22／Al2O3f复合材料力学性能的神经网络模拟研究

采用人工神经网络的典型模邓Ｂ－Ｐ算法对ＺＡ２２／Ａｌ２Ｏ３ｆ复合材料的力学性能进行分析和预测。     

钛铝合金板材压印成形及接头力学性能实验研究

对钛合金(TA1)和铝合金(Al5052)板材组合进行压印连接的可行性进行了研究,发现压印连接可以有效地实现TA1-TA1组合和Al5052-TA1组合的连接。对所获得的接头进行准静态力学性能测试,并运用扫描电子显微镜对接头拉伸断口进行微观分析。结果表明,压印连接时,钛合金和铝合金的组合能够获得成形性较好的压印接头,TA1-TA1接头的最大载荷和失效位移较Al5052-TA1接头提高了303.8%和49.4%,这两种接头静态失效形式相似,为上板颈部材料首先被破坏,产生裂纹,之后裂纹沿周向逐渐扩展,最终导致整个压印接头断裂。由微观断口可以判断TAl-TA1接头断口处呈现准解理和韧窝形貌,即同时具有韧性断裂和脆性断裂的特征;Al5052-TA1接头断口处呈现直径和深度较大的拉长韧窝,即为韧性断裂。     

热处理对热轧7075铝合金组织和力学性能的影响

目的 探究T6、T73和RRA热处理对不同道次压下量的热轧7075铝合金板材微观组织和力学性能的影响,确定不同道次压下量的热轧7075铝合金板材最优热处理工艺。方法 分别将11%和16%道次压下量的热轧7075铝合金进行T6、T73和RRA热处理,并对热处理后的试样进行微观组织表征和力学性能测试。结果 3种方式热处理后,11%道次压下量的热轧板材微观组织以拉长晶粒为主,伴随有等轴再结晶晶粒的生成,而对于16%道次压下量的热轧板材,等轴晶数量增多,故经3种方式热处理后,16%道次压下量热轧板材的屈服强度和抗拉强度均高于11%道次压下量热轧板材的相应强度。RRA热处理有效提升了16%道次压下量热轧板材的延伸率,而对于11%道次压下量热轧板材,RRA的预时效等过程会造成其晶粒粗化,从而降低延伸率,与T6和RRA热处理相比,T73热处理对力学性能的提升不显著。对于2种不同道次压下量的板材,T6热处理为最优热处理工艺。经过T6处理后,11%道次压下量的热轧板材抗拉强度达到589.8 MPa,屈服强度达到560.7 MPa,延伸率达到16.6%,16%道次压下量的热轧板材抗拉强度达到607.5 MPa、屈服强度达到580.9 MPa、延伸率达到13.6%。T6热处理后,<001>方向的织构占主导,原始板材内部存在较多的小角度晶界,热处理后大角度晶界含量增多且有静态再结晶出现。3种热处理后的拉伸试样断口形貌没有太大区别,存在大量韧窝和撕裂棱特征,说明热处理后板材塑性较好。结论 热处理能调控再结晶行为,优化亚晶等微观结构,与其他7系铝合金热处理后的力学性能相比,本文的7075热轧铝合金在16%道次压下量和T6热处理条件下获得了较为优异的力学性能,说明热处理工艺设计合理。