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以某电器连接壳体为例,借助Moldflow软件对正交试验方案组合进行模拟,对正交试验模拟结果进行极差分析,得到各工艺参数对塑件翘曲变形量的影响程度为:保压时间>模具温度>注射时间>熔体温度>保压压力。极差分析得到的最优工艺参数组合对应的翘曲变形量与正交试验方案中最小翘曲变形量相比降低了6.7%。关键点采用遗传算法优化后的预测模型(GA-ELM)对塑件翘曲变形量进行预测。由于传统极限学习算法(ELM)的权值和阈值随机产生,网络系统预测稳定性及精度较差,故通过GA全局寻优能力寻找最佳的