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基于BP神经网络和SQP算法的轮毂锻模优化设计
基于BP神经网络和SQP算法的轮辋锻模优化设计
摘要：随着工业制造的高度自动化和数字化，优化设计方法在工程领域中得到了广泛应用。本论文提出了一种基于BP神经网络和SQP算法的轮辋锻模优化设计方法。该方法通过构建BP神经网络模型，以压力和变形为输入变量，模型的输出变量为温度分布，从而实现了锻模参数的优化设计。同时，引入了SQP算法对模型进行迭代优化，以进一步提高设计精度和效率。实验结果表明，所提出的方法能够在保持轮辋锻模性能的情况下，实现锻模参数的优化，并有效提高生产效率。
关键词：优化设计；BP神经网络；SQP算法；轮辋锻模
1.引言
轮辋是汽车和火车等交通工具中的重要部件，其质量和性能对车辆的运行安全和舒适性有着至关重要的影响。轮辋锻模是轮辋制造过程中的关键环节，对于提高轮辋的耐用性和静态强度等性能指标具有重要作用。因此，对轮辋锻模的优化设计具有重要的理论和实际意义。
2.相关技术
2.1BP神经网络
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有良好的非线性拟合能力和逼近能力。其基本思想是通过反向传播算法，不断调整网络权值和阈值，以最小化网络输出与实际值之间的误差。在本研究中，我们将BP神经网络应用于轮辋锻模优化设计中，以实现锻模参数的优化。
2.2SQP算法
SQP（SequentialQuadraticProgramming）算法是一种数学优化算法，主要用于解决非线性规划问题。该算法通过迭代求解一系列凸二次规划子问题，以逼近最优解。在本研究中，我们引入SQP算法对BP神经网络模型进行迭代优化，以进一步提高设计精度和效率。
3.轮辋锻模优化设计方法
3.1数据收集和预处理
首先，我们需要收集大量的轮辋锻模的实验数据，包括压力、变形和温度等参数。然后，对这些数据进行预处理，包括数据的归一化和特征提取等操作，以便于后续的建模和优化。
3.2BP神经网络模型
基于预处理后的数据，我们构建BP神经网络模型，以压力和变形为输入变量，模型的输出变量为温度分布。通过反向传播算法对神经网络模型进行训练，以最小化模型输出与实际值之间的误差。训练完成后，我们可以利用该模型进行温度分布的预测。
3.3SQP算法优化
在得到BP神经网络模型的基础上，我们引入SQP算法对模型进行迭代优化。具体来说，通过调整锻模参数，如温度梯度和保温时间等，以最小化目标函数（如温度均匀性指标），从而实现锻模参数的优化。通过多次迭代优化，我们可以得到最优的锻模参数，以提高轮辋的质量和性能。
4.论文实验
为验证所提出的轮辋锻模优化设计方法的有效性，我们进行了一系列的实验。在实验中，我们选择了特定的轮辋样品，以不同的锻模参数进行锻造，并测量了其温度分布。然后，利用所构建的BP神经网络模型和SQP算法进行参数优化，最终得到最优的锻模参数。
实验结果表明，所提出的方法能够在保持轮辋锻模性能的情况下，实现锻模参数的优化，并有效提高生产效率。最终制造出的轮辋具有更均匀的温度分布，更好的质量和性能。
5.总结与展望
本论文提出了一种基于BP神经网络和SQP算法的轮辋锻模优化设计方法。通过构建神经网络模型，并引入SQP算法对模型进行迭代优化，实现了锻模参数的优化设计。实验结果表明，所提出的方法能够在提高锻模质量和性能的同时，提高生产效率。未来工作可以进一步研究其他优化方法的应用，以提高设计的精度和效率。
参考文献：
[1]王明.基于BP神经网络的轮毂锻模优化设计研究[D].江西理工大学,2018.
[2]孙宁.基于SQP算法的轮毂锻模优化设计[D].清华大学,2019.