首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于离散变量遗传算法的注塑模浇口位置优化设计
引用本文:王希诚,安然.基于离散变量遗传算法的注塑模浇口位置优化设计[J].大连理工大学学报,2009,49(2):162-167.
作者姓名:王希诚  安然
作者单位:大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁,大连,116024
基金项目:国家自然科学基金资助项目(重大项目10590354)
摘    要:建立了一个注塑模浇口位置设计的多目标优化模型,以浇口位置作为设计变量,优化充填过程中入口压力、温度分布等主要工艺参数以减小制品的翘曲程度.将拟精确罚函数和基于信息熵的多种群离散变量遗传算法相结合,发展了一种求解注塑模浇口位置多目标优化问题的迭代格式.在遗传进化中采用了多种群遗传策略和基于信息熵的空间减缩搜索技术,从而大大提高了遗传进化的效率.将该算法与注塑模流动数值模拟程序结合进行浇口位置优化设计.算例表明所提出的方法适用于注塑模浇口位置优化,并且有较好的计算效率和精度.

关 键 词:浇口位置设计  优化  信息熵  遗传算法  

Gate location optimization of plastic injection molding based on genetic algorithm with discrete variables
WANG Xicheng AN Ran.Gate location optimization of plastic injection molding based on genetic algorithm with discrete variables[J].Journal of Dalian University of Technology,2009,49(2):162-167.
Authors:WANG Xicheng AN Ran
Institution:State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment;Dalian University of Technology;Dalian 116024;China
Abstract:A multi-objective optimization model for the gate location design of plastic injection molding is constructed.The problem is to design the gate location by optimizing the main process parameters in filling phase such as the inlet pressure,distribution of temperature and so on,reducing warping of plastics.A new iteration scheme in conjunction with the pseudo-excitation method and multi-population genetic algorithm with discrete variables based on information entropy is developed to solve the multi-objective ...
Keywords:gate location design  optimization  information entropy  genetic algorithm  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《大连理工大学学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《大连理工大学学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号