基于BP神经网络和遗传算法的机箱壳注塑工艺参数多目标优化

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以注射成型机箱壳为例,构建制品CAE分析模型,运用Moldflow仿真分析,预测制品缺陷,并选定了优化因素与指标;运用Taguchi试验法和CAE仿真获得数据样本,通过模糊加权综合评分将多目标问题转化为单目标优化;建立了BP神经网络集预测模型,映射了工艺参数与质量指标的非线性关系;采纳遗传算法进行全局寻优,得到试验范围内的最优工艺参数:模具温度为66.3℃,熔体温度为227℃,填充时间为4.6s,保压压力为填充压力的109%,保压时间为10.2s,冷却时间为22.7s。对优化结果进行CAE分析验证,结果表
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