基于ANN-GA协同寻优的动态拉伸试样尺寸优化方法

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材料动态拉伸力学性能测试中,动态拉伸试样的几何尺寸对测试结果的准确性与有效性有着较大影响.为对动态拉伸试样的结构进行优化设计,以使其在动态拉伸过程中更好地满足一维应力与变形均匀等基本假设.首先,建立了量化的试样测量准确度指标,即应力平衡达到时间、变形均匀度、非轴向应力相对水平、过渡段相对变形.然后,对试样结构参数进行正交试验设计,通过数值模拟的方法得到了关于试样尺寸与测量准确度指标的正交试验数据库,并对正交试验数据库进行多目标正交试验矩阵分析,得到了试样结构参数对各测量准确度指标影响的主次顺序和规律.最后,以正交试验数据库为训练集,采用人工神经网络(artificial neural network,ANN)协同遗传算法(genetic algorithm,GA)的全局寻优方法对试样的结构尺寸进行优化设计,得到了试样的最优结构尺寸,并对最优尺寸的有效性进行了验证.结果 表明,优化后的试样结构在材料动态拉伸力学性能测试精度上的表现明显得以提升.因此,采用ANN-GA协同优化的方法对动态拉伸试样的结构进行优化具有可行性和有效性.
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