A design framework for optimizing forming processing parameters based on matrix cellular automaton and neural network-based model predictive control methods

Chen Dong-Dong; Lin Y. C.; Wu Fan

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A design framework for optimizing forming processing parameters based on matrix cellular automaton and neural network-based model predictive control methods

机译：基于矩阵元胞自动机和基于神经网络的模型预测控制方法优化成形工艺参数的设计框架

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The advanced modelling/simulating method and the effective optimization/controlling strategy relying on knowledge-based systems are highly demanded in industrial manufacturing of alloy components. In this work, based on the advantages of cellular automaton (CA) simulation and neural network-based model predictive control (NNMPC) methods, a material design framework is developed to optimize processing parameters for the designed target microstructures of alloys. In this framework, a matrix CA simulation method is developed to accurately and quickly describe the variations of microstructures with processing parameters. NNMPC, which is an effective control method for nonlinear and multi objective system, is utilized to online optimize processing parameters according to the designed target microstructures. Based on the optimized processing parameters, the hot compressive deformation tests of a Ni-based superalloy are conducted to verify the effectiveness of the developed framework. The experimental results well agree with the simulated/designed ones, which implies that the developed material design framework can effectively optimize processing parameters for the designed target microstructures. Also, the developed material design framework is used to obtain the uniform and fine microstructures of a Ni-based superalloy. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.

机译：在合金零件的工业制造中，对基于知识系统的先进建模/模拟方法和有效的优化/控制策略提出了很高的要求。在这项工作中，基于元胞自动机（CA）模拟和基于神经网络的模型预测控制（NNMPC）方法的优势，开发了一种材料设计框架，以优化合金设计目标微结构的加工参数。在此框架下，开发了一种矩阵CA仿真方法，以准确，快速地描述具有加工参数的微结构的变化。 NNMPC是非线性多目标系统的一种有效控制方法，可根据设计的目标微观结构在线优化工艺参数。基于优化的工艺参数，进行了镍基高温合金的热压缩变形测试，以验证所开发框架的有效性。实验结果与模拟/设计结果吻合良好，这表明所开发的材料设计框架可以有效地优化设计目标微结构的加工参数。此外，开发的材料设计框架可用于获得镍基高温合金的均匀且精细的微观结构。（C）2019 Elsevier Inc.保留所有权利。

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来源
《Applied Mathematical Modelling》 |2019年第12期|918-937|共20页
作者
Chen Dong-Dong; Lin Y. C.; Wu Fan;
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作者单位

Cent S Univ Sch Mech & Elect Engn Changsha 410083 Hunan Peoples R China;

Cent S Univ Sch Mech & Elect Engn Changsha 410083 Hunan Peoples R China|State Key Lab High Performance Complex Mfg Changsha 410083 Hunan Peoples R China;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Design framework; Cellular automaton simulation; Neural network-based model predictive control method; Processing parameters;

机译：设计框架;元胞自动机模拟;基于神经网络的模型预测控制方法;加工参数;

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