【摘 要】
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针对塑料模型注塑成型优化过程中工艺参数多、计算准确度低、工程模拟量大的特点。以塑料齿轮零件为例,通过引入BP神经网络技术,结合Moldflow软件建立注塑成型工艺参数优化模
【机 构】
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晋城职业技术学院信息工程系,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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山西省“十二五”规划课题项目(GH-11141)。
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针对塑料模型注塑成型优化过程中工艺参数多、计算准确度低、工程模拟量大的特点。以塑料齿轮零件为例,通过引入BP神经网络技术,结合Moldflow软件建立注塑成型工艺参数优化模型。以体积收缩率和翘曲变形量为注塑工艺评定目标函数,选择熔体温度、保压压力、保压时间、模具表面温度为训练样本,建立44正交试验表,由相对方差分析评价模型的分析结果,给出优化后的工艺参数,指导工程实际应用。研究结果表明,通过BP神经网络对初始工艺参数进行训练,模型训练预测值与模拟值相对误差在3%以下,满足预测精度要求,经过对正交试验表样本
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