基于改进神经网络的注塑工艺参数优化

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英文篇名：Process Parameter Optimization of Injection Molding Based on Improved Neural Network 作者：杨莹 ; 侯军伟 英文作者：Yang Ying;Hou Junwei;Chongqing Vocational Institute of Engineering; 关键词：注塑成型 ; 竞争型神经网络 ; 遗传算法 ; 翘曲变形量 英文关键词：Injection moulding;;Competed artificial neural network;;Genetic algorithm;;Warping deformation 中文刊名：SLKJ 英文刊名：Plastics Science and Technology 机构：重庆工程职业技术学院; 出版日期：2019-03-07 出版单位：塑料科技 年：2019 期：v.47;No.323 语种：中文; 页：SLKJ201903035 页数：4 CN：03 ISSN：21-1145/TQ 分类号：96-99

摘要

以鼠标壳为实例,利用正交试验数据得到训练样本。以减小翘曲变形量为目标,运用竞争型神经网络的预测功能,实现注塑成型工艺参数控制。为进一步提高注塑成型质量,采用遗传算法完成工艺参数的优化,并得到最优解。最后,进行相关实验验证。结果表明:优化后,塑件翘曲变形量降低了23.67%,实验结果和预测结果基本吻合,在一定程度上提高了塑件的成型质量。
        Taking mouse hull as an example,the training sample is obtained by using orthogonal experimental data.In order to reduce the amount of warping deformation,the predictive function of competitive neural network is used to control the process parameters of injection molding.To further improve injection molding quality,genetic algorithm is used to optimize the process parameters and get the optimal solution.Finally,relevant experimental verification was conducted.The results show that:after optimization,the warping deformation of the plastic parts decreases by 23.67%.The experimental results are basically consistent with the predicted results,and the forming quality of the plastic parts is improved to some extent.

引文

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