公开(公告)号：CN118917180B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202410944947.1

申请日：2024-07-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯莹莹 ,  陈国鹏 ,  单杰 ,  骆宗安

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/006 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F111/06 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明提供一种双层Y型管内高压成形工艺的多目标优化方法，涉及内高压成形工艺的优化设计技术领域。该方法包括：根据双层Y型管内高压成形过程的实际运行要求，使用拉丁超立方抽样法设计N组工艺参数；构建双层Y型管的有限元仿真模型并分别利用N组工艺参数进行有限元仿真模拟，根据仿真结果计算与每组工艺参数的性能评价指标；构建双层Y型管的PSO‑BP神经网络预测模型并作为NSGA‑III的目标函数，生成Pareto最优解集；采用线性加权法建立多因素综合目标函数并利用该目标函数从Pareto最优解集中选取双层Y型管内高压成形过程的最优工艺参数，从而实现双层Y型管内高压成形过程中内、外两层管材的协调变形。

公开(公告)号：CN118917180A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410944947.1

申请日：2024-07-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯莹莹 ,  陈国鹏 ,  单杰 ,  骆宗安

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/006 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F111/06 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明提供一种双层Y型管内高压成形工艺的多目标优化方法，涉及内高压成形工艺的优化设计技术领域。该方法包括：根据双层Y型管内高压成形过程的实际运行要求，使用拉丁超立方抽样法设计N组工艺参数；构建双层Y型管的有限元仿真模型并分别利用N组工艺参数进行有限元仿真模拟，根据仿真结果计算与每组工艺参数的性能评价指标；构建双层Y型管的PSO‑BP神经网络预测模型并作为NSGA‑III的目标函数，生成Pareto最优解集；采用线性加权法建立多因素综合目标函数并利用该目标函数从Pareto最优解集中选取双层Y型管内高压成形过程的最优工艺参数，从而实现双层Y型管内高压成形过程中内、外两层管材的协调变形。

公开(公告)号：CN118644140A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410797517.1

申请日：2024-06-20

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯莹莹 ,  孙晓倩 ,  陈国鹏 ,  单杰

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06F30/27 ,  G06F30/10 ,  G06T17/20 ,  G06F30/23 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了基于响应面法与GA‑BP神经网络的管材内高压成形工艺优化方法，涉及内高压成形工艺的优化设计领域。确定工艺参数与成形质量评估指标；建立相关各部件三维模型，并进行有限元数值模拟；通过对多次数值模拟生成的成形质量评估指标进行统计分析，确定各工艺参数的大致可行范围；利用响应面法对各成形质量评估指标进行初步优化分析，得到各成形质量评估指标的响应显著效果；以响应效果不显著的成形质量评估指标为输出，工艺参数为输入，建立BP神经网络；利用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值优化，得到拟合效果最优的GA‑BP神经网络；基于遗传算法和GA‑BP神经网络获得优化后的工艺参数，并进行模拟实验，获得优化后的成形质量评估指标。