Resumen

Se propone un enfoque híbrido de algoritmo genético (AG) y optimización mejorada de enjambre de partículas (IPSO) para construir la red neuronal de función de base radial (RNN) para la optimización en tiempo real del proceso de fabricación de fibra de carbono. Para la RNN de tres capas, adoptamos el algoritmo de agrupamiento del vecino más próximo para determinar el número de neuronas de la capa oculta. Una vez fijada la estructura de red adecuada, presentamos el algoritmo GA-IPSO para ajustar los parámetros de la red, es decir, el centro y la anchura del nodo en la capa oculta y el peso de la capa de salida. Introducimos un factor de penalización para ajustar la velocidad y la posición de las partículas y acelerar la convergencia de la PSO. El AG se utiliza para mutar las partículas y escapar del óptimo local. A continuación, empleamos esta red para desarrollar el modelo de optimización bidireccional: en una dirección, tomamos los parámetros de producción como entrada y los índices de propiedades como salida; en este caso, el modelo es un sistema de predicción del rendimiento del producto de fibra de carbono; en la otra dirección, tomamos los índices de propiedades como entrada y los parámetros de producción como salida, y en esta situación, el modelo es una herramienta de diseño de esquemas de producción para fibra de carbono de estilo novedoso. A partir de los datos experimentales, el modelo propuesto se compara con la red RBF convencional y el método PSO básico; los resultados de la investigación demuestran su validez y sus ventajas a la hora de abordar problemas de optimización.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:modelo, parámetros de producción, índices de propiedades, proceso de fabricación de fibra de carbono, sistema de predicción del rendimiento del producto de fibra de carbono, optimización mejorada por enjambre de partículas, fibra de carbono de estilo novedoso, herramienta de diseño del esquema de producción, estructura de red adecuada, método básico de pso
• Keywords:model, production parameters, properties indices, carbon fiber manufacture process, carbon fiber product performance prediction system, improved particle swarm optimization, novel style carbon fiber, production scheme design tool, appropriate network structure, basic pso method