基于BP神经网络的注塑成型收缩率预测
首先通过正交优化与数值模拟相结合的方法,分析了影响电连接器孔盖板体积收缩率的因素,通过极差分析,确定了主要工艺参数对体积收缩率影响的敏感性.其次基于设计和训练的BP神经网络模型,预测了体积收缩率,并与数值模拟结果进行了比较.最后利用BP神经网络的可预测性,结合正交试验方法对注塑成型工艺参数进行优化分析,对优化后的数据进行极差分析,得到了最佳成型工艺参数值.
BP神经网络、注塑成型、收缩率、正交实验、优化
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TQ320.66
国家科技支撑计划;江苏省高等学校自然科学研究项目;江苏省重点研发计划
2017-05-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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