【摘 要】
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Plastic injection molding is a very complex process and its process planning has a direct influence on product quality and production efficiency. This paper stu
【出 处】
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Journal of Shanghai Jiaotong University
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Plastic injection molding is a very complex process and its process planning has a direct influence on product quality and production efficiency. This paper studied the optimization of injection molding process by combining the numerical simulation with back-propagation(BP) networks. The BP networks are trained by the results of numerical simulation. The trained BP networks may:(1) shorten time for process planning;(2) optimize process parameters;(3) be employed in on-line quality control;(4) be integrated with knowledge-based system(KBS) and case-based reasoning(CBR) to make intelligent process planning of injection molding.
Plastic injection molding is a very complex process and its process planning has a direct influence on product quality and production efficiency. This paper studied the optimization of injection molding process by combining the numerical simulation with back-propagation (BP) networks. The BP networks are trained by the results of numerical simulation. The trained BP networks may: (1) shorten time for process planning; (2) optimize process parameters; (3) be employed in on-line quality control; based system (KBS) and case-based reasoning (CBR) to make intelligent process planning of injection molding.
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