金属工件感应加热工艺参数优化设计研究
- 详情
- 2021-04-27
- 简介
- 949KB
- 页数 6P
- 阅读 91
- 下载 27
金属工件在感应加热过程中,加热频率、电流密度(功率)和加热时间对形成硬化层的温度有决定性影响,传统的对加热频率、电流密度和加热时间这三个参数的选择和设计采用逐一试验法来获得最优组合,其过程复杂繁琐。为了快速方便得到三个参数的最优组合,提出了一种基于人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的相结合的感应加热参数优化方法,首先采用正交试验获取了以加热频率、电流密度、加热时间的三个输入参数的基本组合,运用ANSYS仿真软件,建立感应加热有限元模型,并获取以感应加热参数和输出温度的待预测和优化数据,其次利用加热参数和输出温度的数据创建人工神经网络训练预测模型,最后使用遗传算法以建立的神经网络模型为适应度目标函数对感应加热参数进行优化,最终得到最优的感应加热参数组合。通过数据对比证明了该方法的有效性。
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
lx***
擅长:
土建 装饰 园林 电气
- -
服务
- 4
商品
- -
人气
相关推荐
金属工件感应加热工艺参数优化设计研究 949KB
中频感应加热工艺在火电施工中的应用 151KB
中频感应加热工艺在火电施工中的应用 151KB
型内感应加热铝-钢双金属复合界面的研究 99KB
模糊感应加热控制器设计 305KB
电磁感应加热方式 1.2MB
感应加热式铝熔化保温炉 93KB
感应加热在铁路工务部门的应用 252KB
铜合金有芯电感应加热炉感应体的在线监测 215KB
感应加热热处理用感应线圈的最新设计 251KB