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基于神经网络和遗传算法的薄壳件注塑成型工艺参数优化
引用本文:蒋文胜,庞祖高,夏薇,廖小平.基于神经网络和遗传算法的薄壳件注塑成型工艺参数优化[J].现代制造工程,2007(1):60-62.
作者姓名:蒋文胜  庞祖高  夏薇  廖小平
作者单位:广西大学机械工程学院,南宁,530004
基金项目:广西壮族自治区自然基金 , 广西大学校科研和教改项目
摘    要:建立基于神经网络和遗传算法并结合正交试验的薄壳件注塑成型工艺参数优化系统.正交试验法用来设计神经网络的训练样本,人工神经网络有效创建翘曲预测模型;遗传算法完成对影响薄壳塑件翘曲变形的工艺参数(模具温度、注射温度、注射压力、保压时间、保压压力和冷却时间等)的优化,并计算出其优化值.按该参数进行试验,效果良好,可以有效地减小薄壳塑件翘曲变形,其试验数值与计算数值基本相符,说明所提出的方法是可行的.

关 键 词:塑料注射成型  正交试验法  人工神经网络  遗传算法  工神经网络  遗传算法  薄壳件  注塑  成型工艺  参数优化  genetic  algorithm  neural  network  based  injection  molding  shell  plastic  thin  process  parameters  方法  数值  效果  正交试验法  优化值  计算
文章编号:1671-3133(2007)01-0060-04
修稿时间:2006年8月10日

Optimization of process parameters for thin plastic shell injection molding based on neural network and genetic algorithm
Jiang Wen-sheng,Pang Zu-gao,Xia Wei,Liao Xiao-ping.Optimization of process parameters for thin plastic shell injection molding based on neural network and genetic algorithm[J].Modern Manufacturing Engineering,2007(1):60-62.
Authors:Jiang Wen-sheng  Pang Zu-gao  Xia Wei  Liao Xiao-ping
Abstract:Establishes an optimization system for thin plastic shell injection molding based on artificial neural network combined with orthogonal test and genetic algorithm.The sample for neural network model is designed by using orthogonal experimental method.A predictive model for warpage is created using artificial neural network.Through genetic algorithm,the injection molding parameters that affect thin-wall mould warpage,namely the mold temperature,melt temperature,filling pressure,packing pressure,packing pressure time and cooling time,etc.are optimized,and their optimum values are obtained as well.The experimental effect was excellent with the obtained parameters and the thin-wall mould warpage can be efficiently decreased,which prove the optimizing method adopted is feasible.
Keywords:Plastic injection molding  Orthogonal experimental method  Artificial neural network  Genetic algorithm
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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