基于神经网络的工艺参数对翘曲变形和收缩的影响研究

以拉伸和冲击试样(无缺口和有缺口)三种塑料零件的注射成型为例,以翘曲变形和收缩为评价指标,采用Taguchi方法及极差和方差分析方法,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,获得了最优的工艺参数组合。建立了神经网络模型,利用神经网络的预测功能,预测出变动单个工艺参数下的翘曲变形量和收缩率,研究了单个工艺参数对翘曲变形和收缩的影响,以指导生产实践。