基于BP-NSGA的注塑参数多目标智能优化设计

摘要：

为获得成型性能最优的注塑参数设计方案,提出了基于BP神经网络和非支配排序遗传算法的注塑参数多目标优化方法.将注塑模结构尺寸参数和注塑工艺参数作为待优化的设计变量,建立了以高质量、低成本、高效率为优化目标的注塑参数优化设计模型.基于非支配排序遗传算法获取给定参数范围内的所有Pareto最优解,并通过建立多输入和多输出的BP神经网络来快速获得非支配排序遗传算法优化进程中所有个体的适应度值.开发了基于BP神经网络与非支配排序遗传算法集成的注塑参数智能优化设计系统,并通过鼠标注塑参数设计实例,验证了其适用性和有效性.

关键词：注塑参数、多目标、智能优化、Pareto最优集、BP神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50705084;浙江省自然科学基金资助项目Y1090512;浙江省教育厅科研资助项目Y200805452

在线出版日期：2009-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1900-1906