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J-GLOBAL ID：201702229784981866   整理番号：17A1284173

BP-GAに基づく大型鍛造部品の巨視的成形性能の最適化についての最適化を行った。【JST・京大機械翻訳】

Optimization on forming capacity for transition area of heavy forging based on BP-GA

著者 (3件)： Xiao Hong (長江師范学院机械与電气工程学院,重慶,408100) ,  Dai Jiahong (長江師范学院机械与電气工程学院,重慶,408100) ,  Liu Ge (長江師范学院机械与電气工程学院,重慶,408100)
資料名： Duanya Jishu  (Duanya Jishu)
巻： 42  号： 3  ページ： 180-183  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2549A  ISSN： 1000-3940  CODEN： DUJID9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： アルミニウム合金の大型鍛造部品の局部負荷成形プロセスにおける遷移領域の筋肉充填の不満の問題に対して、BPニューラルネットワークとGA遺伝アルゴリズムと数値シミュレーション技術を結合することにより、鍛造部品の局部負荷成形プロセスパラメータについて研究を行った。品質評価の目的として,鍛造部品の遷移領域の充填性を用いて,温度,圧力負荷速度,第1パスの圧下率,供給量と品質指標の間の関係モデルを確立し,そして,合理的プロセスパラメータを,遺伝的アルゴリズムによって得た。ビレットの温度は435°C,プレス速度は5mms-1,第1パスの圧力は18mm,供給量は1165mm,そして,製造プロセスのパラメータを再シミュレーションし,生産後の鍛造部分の充填領域に完全に充填し,シミュレーション結果を比較した。これらの結果は,提案した戦略が大型鍛造部品の局部負荷成形における遷移領域の充填問題を効果的に制御できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロセスパラメータ ,  アルミニウム合金 ,  *鍛造 ,  圧下率 ,  *鍛造品 ,  部分負荷 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *成形性 ,  生産工程 ,  モデル ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  ビレット
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  遷移領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： aluminum alloy heavy forging ,  local loading ,  filing capacity ,  artificial neural network ,  genetic algorithm

分類 (5件)： ポンプ,各種揚水装置  (QD05030P) ,  信頼性  (KB04040H) ,  粉体工学  (XD03010M) ,  旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  射出成形  (YH04050Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大型 ,  鍛造部品 ,  成形性能 ,  最適化