基于神经网络和遗传算法的工艺参数优化

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.

关键词：工艺参数、神经网络、遗传算法、优化、CAE

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.72(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：106-109