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郑祖伟

作品数:6 被引量:54H指数:4
供职机构:上海交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:金属学及工艺自动化与计算机技术化学工程更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇金属学及工艺
  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程

主题

  • 4篇拉深
  • 3篇智能化
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇拉深成形
  • 2篇遗传算法
  • 2篇轴对称件
  • 2篇参数识别
  • 1篇正交矩
  • 1篇正交矩阵
  • 1篇智能化控制
  • 1篇智能控制
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇实时控制
  • 1篇塑料
  • 1篇塑料成型
  • 1篇注塑
  • 1篇网络
  • 1篇网络模型
  • 1篇矩阵

机构

  • 5篇燕山大学
  • 3篇上海交通大学

作者

  • 6篇郑祖伟
  • 4篇赵军
  • 2篇官英平
  • 2篇王凤琴
  • 1篇李宏生
  • 1篇罗亚军
  • 1篇潘文武

传媒

  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇中国机械工程
  • 1篇塑料科技
  • 1篇塑性工程学报
  • 1篇锻压装备与制...

年份

  • 3篇2003
  • 1篇2002
  • 1篇2001
  • 1篇2000
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
注塑参数优化实施过程被引量:3
2003年
利用正交矩阵,构造了注塑工艺主要参数的优化过程。以模具温度、熔体温度、注射速度和注射压力为因素,在给出专家期望值的条件下,求出了这四个参数的最优值。
李宏生郑祖伟
关键词:塑料成型注塑参数优化正交矩阵MOLDFLOW软件
基于遗传算法和神经网络模型的智能化拉深参数实时识别
该文建立了轴对称件拉深成形智能化控制过程中参数识别的利用遗传算法优化的神经网络模型,利用可视化的编程语言编写了神经网络算法程序,进一步完善了轴对称件拉深过程智能化控制系统,同时对与模型相关的问题进行了研究.实验表明,这种...
郑祖伟
关键词:拉深成形智能化神经网络遗传算法
文献传递
基于神经网络的材料性能参数和摩擦系数的实时识别被引量:32
2001年
在板材拉深成形智能化控制过程中 ,为了避免缺陷的产生 ,必须适时地改变控制工艺参数 ,而最佳控制参数要根据材料的性能参数和摩擦系数来预测。根据拉深成形过程的特点及生产过程中自动化程度的要求 ,建立了材料性能参数和摩擦系数识别的人工神经网络模型。利用神经网络这种新一代信息处理工具实现了材料性能参数和摩擦系数的实时识别 。
赵军官英平郑祖伟罗亚军
关键词:拉深成形参数识别神经网络智能化
轴对称件智能拉深系统中的神经网络参数识别被引量:4
2003年
建立了轴对称拉深件的材料性能参数和摩擦系数实时识别前馈神经网络,采用LM算法优化网络,将参数识别精度提高到一个新水平,为智能化拉深成形的实时预测和实时控制这两个基本要素提供了前提保证,为实现整个拉深成形过程的智能化控制奠定基础。
王凤琴赵军官英平郑祖伟
关键词:轴对称件神经网络参数识别LM算法实时控制
拉深过程智能化控制中的破裂失稳临界条件被引量:17
2000年
以锥形件为力学模型,用板材成形的塑性失稳理论对典型轴对称拉深件的极限承载能力进行了归一化的定性和定量分析,给出了该类工件破裂先稳时的极限载荷的统一表达式,并由此得到了拉深过程中工件侧壁破裂先稳的临界条件,为拉深过程智能化控制提供了预测最佳压边力规律的理论依据。
赵军郑祖伟潘文武
关键词:拉深智能化控制
轴对称件拉深成形智能化控制过程中参数实时识别的GA-ENN建模被引量:12
2003年
材料性能参数和摩擦系数的实时识别是实现拉深过程智能化控制的关键。建立了遗传算法与神经网络相结合的识别模型 ( GA- ENN) ,利用遗传算法进行网络权系的训练和优化。给出了网络输入层、输出层和隐层的确定方法以及 GA- ENN模型的学习算法。验证结果表明 ,与 BP网络模型比较 ,GA- ENN模型的学习效率和学习精度均有明显的提高 ,是一种有效的识别模型 ,为实现拉深成形过程的智能化控制奠定了基础。
赵军郑祖伟王凤琴
关键词:轴对称件拉深成形智能控制遗传算法
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