精密光学透镜注射压缩成型多质量目标优化

摘要：

为了提升精密光学透镜的综合质量,以粗糙度Ra与双折射数值 φ 为优化目标进行研究.首先针对传统的注射压缩模具结构缺陷,提出一种具有自动校准功能的注射压缩结构,之后以此为试验模具,提出一种包含BPNN建模、多目标优化智能算法NSGA– Ⅱ和试验验证的综合质量优化方法,以BPNN模型建立工艺参数与质量目标之间的关系,并以此作为NSGA– Ⅱ的适应度函数进行运算.试验结果表明,Ra和 φ 的BPNN模型具有很高的预测精度,其决定系数(R2)分别为0.97和0.94;通过对Pareto最优解与试验结果进行对比,2个质量目标的平均预测偏差都小于10％,优化预测与试验结果具有高度一致性,能够对产品的质量进行综合优化.

关键词：注射压缩成型、精密光学透镜、多目标优化、NSGA—Ⅱ算法、BP神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：TQ320.66

资助基金：广东省特色创新项目 ;广东省科技计划项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-60