基于高斯过程机器学习的注塑过程建模及工艺参数优化设计

作     者：马俊燕 廖小平 夏薇 莫玉军 MA Jun-yan;LIAO Xiao-ping;XIA Wei;MO Yu-jun

作者机构：广西大学机械工程学院广西南宁530004 

基　　金：国家自然科学基金(50965003) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2013年第3期

页      码：17-19页

摘      要：注塑成型过程中的工艺参数的取值对成型质量有很大影响,工艺参数之间是非线性关系,采用常规的理论分析和数值计算方法难以快速准确找到其最优解。高斯过程机器学习是一个新的预测方法,采用贝叶斯统计方法和非线性回归技术解决复杂的非线性建模问题。为获得好的成型质量,采用高斯过程机器学习的方法建立注塑成型工艺过程代理模型,可获得满意的模型后用遗传算法求得优化的工艺参数。选用聚甲醛小模数齿轮的翘曲变形实例来验证了方法的可行性。

主 题 词：注塑成型 高斯机器学习 工艺参数优化 

学科分类：12[管理学] 0821[工学-兵器类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 082104[082104] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2013.03.006

馆 藏 号：203888932...