张丹, 张卫红
ZHANG Dan, ZHANG Wei-hong
摘要: 将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。
中图分类号: