压力铸造成型工艺参数优化数学模型研究

摘要

针对压铸成型的工艺参数系统难以建立精确的数学模型,参数优化凭经验试凑,难以得到最优成型工艺参数的问题。本文提出了一种基于量子粒子群算法改进的Kriging算法来建立压铸成型工艺参数系统精确的数学模型,通过Kriging代理模型技术建立工艺参数与控制量之间的精确数学模型,采用量子粒子群算法对Kriging代理模型的变差函数的参数进行优化,提高KRIGING建立的工艺参数与控制量之间的数学模型精度。仿真结果表明:基于量子粒子群算法改进后的Kriging模型精度评价指标的R2提高了9.4741%,RMSE降低了82.3207%,RMAE降低了84.9139%,预测误差更小,由原来的[-2,10]优化为[-2,1]之间,提高了Kriging模型的拟合精度。