文献类型：期刊文章

作　　者：陈晓平[1] 胡树根[2]

机构地区：[1]宁波工程学院交通学院,浙江宁波315016 [2]浙江大学机械与能源学院,浙江杭州310027

出　　处：《模具工业》

基　　金：浙江省教育厅科研项目(20060357)

年　　份：2007

卷　　号：33

期　　号：7

起止页码：1-5

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：结合人工神经网络所表现出来的良好特性,利用正交试验获得的数据作为神经网络的训练样本,建立输入为工艺参数、输出为翘曲变形量的神经网络模型,并通过样本检验了ANN模型的准确性,从而缩短设定工艺参数的时间,在工艺参数取值范围内,采用ANN模型代替CAE软件模拟试验,结合正交试验法,对工艺参数进一步优化。结果表明:将神经网络与正交试验、数值模拟三者结合用于注射过程参数优化可以缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,并能获得比单纯使用正交试验和数值模拟方法更为优化的结果。

关 键 词：注射成型 人工神经网络 工艺参数 优化  翘曲量  

分 类 号：TQ320.66] O242.21]