基于神经网络和遗传算法的工艺参数优化
Plastics（2013）
摘要
以翘曲变形和收缩为质量指标,采用正交试验法、神经网络模型和遗传算法,优化了模具温度、熔体温度、注塑压力、注塑时间、保压压力、保压时间和冷却时间,获得了工艺参数的最优配置组合,提高了制品质量.利用最优配置组合的工艺参数进行了注塑成型试验,并通过测量验证了CAE模拟的正确性.
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关键词
neural network,genetic algorithm,optimization,CAE,process parameters
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