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摘要：本发明公开了基于NSGA‑II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，包括以下步骤：建立盆式绝缘子固化仿真模型；通过仿真软件模拟得到盆式绝缘子固化仿真模型的仿真数据，将仿真数据随机划分为训练集和测试集；使用训练集对RBF神经网络进行训练，将测试集输入训练后的测试RBF神经网络进行测试，预测结果符合误差要求时训练完成；通过NSGA‑II算法及训练好的RBF神经网络对模型参数进行多目标优化，得到帕累托前沿解集；通过TOPSIS法对帕累托前沿解集计算筛选得到最优解，参数优化完成。基于NSGA‑II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，减小了盆式绝缘子的残余应力，同时也降低了生产成本，提升了绝缘子的整体性能，还实现了经济效益的最大化。
主权项：1.基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立盆式绝缘子固化仿真模型，分配材料属性后设定模型参数；S2、通过仿真软件模拟得到盆式绝缘子固化仿真模型的仿真数据，将仿真数据随机划分为训练集和测试集；S3、使用训练集对RBF神经网络进行训练，将测试集输入训练后的测试RBF神经网络进行测试，预测结果符合误差要求时训练完成；若测试结果不符合误差要求，继续对RBF神经网络进行训练；S4、设定NSGA-II算法的初始参数和优化目标要求，通过NSGA-II算法及训练好的RBF神经网络对模型参数进行多目标优化，得到帕累托前沿解集；S5、通过TOPSIS法对帕累托前沿解集计算筛选得到最优解，参数优化完成。
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百度查询： 西安理工大学 基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法
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