基于遺傳算法的半固態擠壓工藝參數優化研究

齊樂華等

摘要：提出將遺傳算法用于半固態擠壓工藝參數的優化設計中，選用A1CuSiMg合金進行半固態擠壓試驗，結合人工神經網絡方法建立了半固態擠壓系統的優化模型．在對遺傳算法實現的關鍵問題中，如編碼原則、初始種群的產生、目標函數向適應值函數的映射、適應值的調整，以及種群數目、雜交概率、變異概率等參數的選擇進行研究的基礎上，確定了合適的遺傳參數，計算出了半固態擠壓工藝參數的優化數據．按該參數進行試驗，效果良好，可以有效地減小半固態擠壓變形力，其試驗數值與計算數值基本相符，說明所提出的方法是可行的．

關鍵詞：遺傳算法；半固態擠壓；優化

中圖分類號：TP312；V261文獻標識碼：A文章編號：0253—987X(2003)01—0073—04