基于GRNN神经网络的汽车塑件工艺优化设计

作     者：梁德坚 邓其贵 万选明 LIANG Dejian;DENG Qigui;WAN Xuanming

作者机构：柳州铁道职业技术学院电子技术学院广西柳州545036 柳州职业技术学院机电学院广西柳州545036 

基　　金：广西教育厅科研课题(2017KY1054) 

出 版 物：《塑料》 (Plastics)

年 卷 期：2018年第47卷第3期

页      码：98-102,109页

摘      要：针对汽车多媒体面板注塑成型过程中降低试模成本及缩短模具制造周期的要求,运用CAE仿真手段对产品模具结构设计前的潜在注塑品质问题进行了分析检验,CAE分析结果表明,通过对浇注系统进行成型窗口优化获得的成型工艺参数还不能完全满足产品的实际注塑需要,特别是熔接线和翘曲问题不能满足制品的品质要求。因而,在运用正交优化手段对注塑成型工艺参数进行调整的基础上,运用GRNN神经网络对工艺参数进行了预测和优化处理。从而构建了针对性的神经网络预测模型,样本检验后,以此为基础,对较优的工艺参数进行二次正交密化,并用GRNN神经网络进行了模拟预测,预测后优选的工艺参数组合能较好地实现产品的无缺陷注塑生产。将GRNN神经网络与模流CAE优化分析相结合,对解决注塑品质多维缺陷问题具有非常好的预测指导作用。

主 题 词：注塑 熔接线 翘曲 神经网络 优化 工艺参数 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203300732...