[发明专利]一种基于自适应动态规划的锻造工艺参数在线规划方法

权利要求书

1.一种基于自适应动态规划的锻造工艺参数在线规划方法，其特征在于：针对金属锻件微观组织难以精确调控的问题，鉴于自适应动态规划方法的自适应和自学习能力，提出了一种快速、简单、高效的锻造工艺参数在线规划方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：初始化自适应动态规划方法的执行网络和评价网络的权值；

执行网络的表达式为：

ha₁(k)＝Wa₁(k)·[f(k)；g(k)；f(k-1)；g(k-1)]                         (1)

式中：f和g分别表示再结晶分数和平均晶粒尺寸，为应变速率，Wa₁和Wa₂是执行神经网络的权值，ha₁和ha₂分别表示隐含层的输入和输出；

评价网络的表达式为：

J(k)＝Wc₂(k)·hc₂(k)                              (6)

式中：Wc₁和Wc₂是评价神经网络的权值，hc₁和hc₂分别表示隐含层的输入和输出，J是性能指标函数的估计值；

步骤2：根据锻造系统当前时刻和上一时刻金属锻件的微观组织状态，由执行网络给出下一时刻的锻造工艺参数；

步骤3：将锻造工艺参数输入到锻造系统，获得下一时刻金属锻件的微观组织状态；

步骤4：根据当前时刻的锻造工艺参数和金属锻件的微观组织状态，由评价网络给出性能指标函数的估计值，对执行网络和评价网络的权值进行更新；

执行网络的权值更新公式为：

Wa₂(k+1)＝Wa₂(k)+ΔWa₂(k)                                    (8)

Wa₁(k+1)＝Wa₁(k)+ΔWa₁(k)                                      (10)

式中：la为执行网络学习率，一般取0.1；

评价网络的权值更新公式为：

Wc₂(k+1)＝Wc₂(k)+ΔWc₂(k)                                (12)

Wc₁(k+1)＝Wc₁(k)+ΔWc₁(k)                                (14)

式中：lc为评价网络学习率，一般取0.1；

步骤5：转入步骤2，进行下一时刻的锻造工艺参数规划；

步骤2、3和4中所述的金属锻件的微观组织状态是再结晶分数和平均晶粒尺寸，步骤2、3、4和5中所述的锻造工艺参数是应变速率。