摘要
本发明属于材料科学技术领域,公开了一种高温合金盘类预锻件形状优化方法。本发明将限元数值模拟,支持向量机和遗传算法相结合,建立输入变量与目标函数之间的GA‑SVR预测模型,对目标函数的最优值进行预测,得到最佳的预锻件几何参数组合。首先通过经验初步设计预锻件形状,然后将有限元仿真的结果提取出来建立一个数据集,并利用数据集建立将支持向量机模型的参数作为遗传算法的目标函数,利用遗传算法对支持向量机模型的参数进行寻优,得到最佳的预测模型,对求出变形均匀性评价指标最好时的预锻件的尺寸参数组合,遗传算法的全局寻优使终锻的变形均匀性得到有效提高,从而提高锻件最终性能。
技术关键词
形状优化方法
锻件
平均晶粒尺寸
高温合金
斯皮尔曼相关系数
实验设计方法
有限元模拟方法
效应
拉丁超立方抽样
遗传算法
样本
信息数据处理终端
预锻模具
变量
正则化参数
支持向量机模型
支持向量回归模型
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分析报告生成方法
非易失性存储介质
文本
斯皮尔曼相关系数
神经网络模型
裂缝特征
识别误差
位置识别
识别定位方法
融合特征
变速箱齿轮
评价体系构建
评价方法
训练样本集
斯皮尔曼相关系数
安全监管系统
路段
风险
数据分析模块
FCM聚类算法
疏水相互作用
斯皮尔曼相关系数
效率评估方法
动态
参数