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| 基于神经网络技术的注塑成型注射压力和熔体温度预测 | |
| 引用本文： | 姜勇道,周华民,傅建,李德群.基于神经网络技术的注塑成型注射压力和熔体温度预测[J].塑料工业,2003,31(6):27-29. |
| 作者姓名： | 姜勇道 周华民 傅建 李德群 |
| 作者单位： | 1. 四川工业学院材料科学与工程系,四川,成都,610039;华中科技大学模具技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074 2. 华中科技大学模具技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074 3. 四川工业学院材料科学与工程系,四川,成都,610039 |
| 基金项目： | 华中科技大学模具技术国家重点实验室开放课题 (0 2 -0 1)，中国博士后科学基金(2 0 0 2 0 3 12 5 2资助 |
| 摘 要： | 建立了基于径向基函数网络的注塑成型注射压力和熔体温度的预测模型，与BP神经网络模型和CAE结果进行了对比。结果表明，径向基函数网络在精度、训练速度等方面优于BP网络。 |
| 关 键 词： | 神经网络技术 注塑成型 注射压力 熔体温度 预测模型 |
| 文章编号： | 1005-5770(2003)06-0027-03 |
| 修稿时间： | 2003年1月17日 |
Prediction of Injection Pressure and Melt Temperature of Injection Molding by Radial Basis Function Network |
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| JIANG Yong dao ,ZHOU Hua min ,FU Jian ,LI De qun.Prediction of Injection Pressure and Melt Temperature of Injection Molding by Radial Basis Function Network[J].China Plastics Industry,2003,31(6):27-29. | |
| Authors: | JIANG Yong dao ZHOU Hua min FU Jian LI De qun |
| Affiliation: | JIANG Yong dao 1,2,ZHOU Hua min 2,FU Jian 1,LI De qun 2 |
| Abstract: | A radial basis function network model on injection pressure and melt temperature of injection molding is established in this paper The prediction model based on radial basis function network is trained through injection molding CAE data and verified by additional data successfully Another network model based on back propagation network is also trained for comparison The results show that for the problem studied in this paper, the radial basis function network is much better than back propagation network in accuracy and speed of training |
| Keywords: | Injection molding CAE NN RBF Injection Pressare Melt Temperature |
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