【摘 要】
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运用Moldflow分析软件,结合田口方法的实验设计,对注塑成型过程进行数值模拟计算,得到各个工艺参数对体积收缩率变化的影响次序及最优化的工艺参数组合.利用BP（Back Propagati
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运用Moldflow分析软件,结合田口方法的实验设计,对注塑成型过程进行数值模拟计算,得到各个工艺参数对体积收缩率变化的影响次序及最优化的工艺参数组合.利用BP（Back Propagation）人工神经网络对注塑件的体积收缩率的变化进行预测,以最优化的工艺参数组合为基准,通过微调各个工艺参数来安排正交实验,并将结果作为神经网络的样本数据.经过训练后的神经网络能够准确地预测体积收缩率的变化,从而达到以较少的试验实现注塑成型工艺的优化与控制.
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