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基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证: 2025年; 针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。; 林煌旭孔选陆将男周华江朱国常朱浩伟; 关键词：翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验法 BP神经网络模型

基于GA-BP算法的锂电池辊压机设计: 2025年; 随着新能源产业的不断发展,电池作为其最核心的部分,其使用寿命、安全性等参数一直是一个严峻的问题。电池的质量在很大程度上取决于电极的质量。本文提出的辊压机是基于GA-BP算法来精确控制辊缝的。采用全闭环控制系统,控制精度可达±1μm以内。与传统的辊压机设备相比,其整体效率、稼动率和带来的收益都有了一定的提高。; 汪婷婷顾佳丽王远鹏张训吕万年杨进民; 关键词：辊轧机辊缝 GA-BP算法

基于GA-BP算法的松动圈预测方法、系统及存储介质: 本发明涉及松动圈范围预测技术领域，更具体涉及基于GA‑BP算法的松动圈预测方法、系统及存储介质。该方法包括：步骤S1：将实测数据进行归一化处理，并划分为第一分组和第二分组；步骤S2：计算BP神经网络的每一隐藏层节点个数估...; 郭奇峰刘佳伟颜景暄刘立波梁深林付海涛李岩

基于LHS优化GA-BP算法的电动汽车连接器温升预测方法: 本申请涉及一种基于LHS优化GA‑BP算法的电动汽车连接器温升预测方法，包括获取优化指令，基于预设采样密度以及预设的LHS抽样算法，构建优化数据集，利用优化数据集以及预设GA算法对预构建的BP神经网络模型进行优化；当接收...; 宋高军王建东庞岳峰李舒宏梁樱怀

基于GA-BP算法的松动圈预测方法、系统及存储介质: 本发明涉及松动圈范围预测技术领域，更具体涉及基于GA‑BP算法的松动圈预测方法、系统及存储介质。该方法包括：步骤S1：将实测数据进行归一化处理，并划分为第一分组和第二分组；步骤S2：计算BP神经网络的每一隐藏层节点个数估...; 郭奇峰刘佳伟颜景暄刘立波梁深林付海涛李岩

基于GA-BP算法的农产品冷链物流企业绩效评价: 2024年; 对国内农产品冷链物流企业的相关数据进行分析,探究影响农产品冷链物流企业绩效的原因,建立农产品冷链物流企业的绩效评价指标;采集有关公司的实际数据,对指标体系所对应的指标值进行量化和归一化处理,形成相应的样本训练集,并采用遗传算法(GA)优化BP人工神经网络;建立基于GA神经网络算法的应用模型,进行仿真训练,以确定最优隐层数;同时,对比多种评价方法结果,以证明此方法的有效性及相对准确性;阐述所提方法在农产品冷链物流企业决策与管理系统中的应用方法和应用前景。; 叶斌李娜; 关键词：农产品冷链物流绩效 GA-BP神经网络

M-CM-GA-BP算法的地表移动变形参数预测模型被引量：1: 2024年; 针对复杂的开采沉陷预测问题,研究22个工作面采动地表移动变形参数变化规律,提出了一种基于M-CM-GA-BP算法求取地表移动变形参数的预测模型。通过线性加权组合预测方法和遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,融合多元回归模型来提高地表移动变形参数的求取精度,以地表下沉系数q为例,将该模型与其他预测模型预测性能进行对比分析,验证模型的准确性。结果表明,该模型能够有效地提高地表移动变形参数的预测精度,模型的平均相对误差为1.294、均方根误差为0.013,为地表移动变形参数预测提供了一种可行方法。; 秦忠诚高广慧李晓禾席天乐; 关键词：开采沉陷 BP神经网络

基于GA-BP算法的充电站负效应评价: 2024年; 由于电动汽车出行需求存在随机性、充电信息不精准等问题,造成城市交通能源供应站承载力与补能需求车辆的时空错配,导致充电站产生了拥堵排队、能源消耗不合理等负效应。基于此,文中从负效应最小化的视角构建了充电站的负效应评价指标体系,综合考虑交通效率影响、站点服务影响、电网负荷影响等3个因素,采用GA-BP神经网络构建了充电站负效应评估模型。最后,以重庆市南岸区某充电站为例,验证了该方法的适用性与有效性。; 侯欣林; 关键词：充电站 GA-BP算法

基于GA-BP算法的短期风速预测: 2024年; 随着中国电力系统的快速发展,风能需求大幅增加,迫切需要准确预测风速以确保电网的安全与稳定。本文提出一种结合遗传算法与BP神经网络的短期风速预测方法,以解决BP神经网络在权重和阈值优化中的不足。通过分析确定输入层、隐含层和输出层的节点数,并利用遗传算法优化连接权重和初始阈值。仿真结果表明,该方法有效提高预测精度,且不论在风速波动较小或波动较大时,均能够有效预测短期风速。; 张波; 关键词：风速预测 BP神经网络遗传算法风力发电

基于改进GA-BP算法的RFID天线参数优化方法被引量：1: 2024年; 为了提高算法对天线参数的预测精度,提出了一种基于Adagrad优化器的改进遗传算法-反向传播(GA-BP)算法。通过在迭代过程中引入Adagrad优化器与阈值策略,对发生退化的种群最优个体的位置信息进行重新引导,解决了GA-BP算法局部寻优能力不足等问题,大幅度减小了误差损失并且加快了收敛速度。利用该方法对射频识别(RFID)标签天线的印刷品质和电磁参数进行了建模与分析。结果表明,改进GA-BP算法在稳步搜索极值的同时可以避免陷入局部极值陷阱,在误差和收敛效率方面均优于传统的反向传播(BP)算法与GA-BP算法,能够得到较高的预测精度,实现了RFID标签天线印刷品质的优化控制以及S_(11)特征曲线的预测。相比于BP算法与GA-BP算法,改进GA-BP算法在用于优化RFID标签天线的印刷品质时,平均绝对误差分别降低了91.92%和85.64%。在电磁参数预测应用时,分别降低了13.77%和13.19%。; 杨文冬杨建一孙浩强南敬昌

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