基于RBF神经网络和遗传算法的注塑成型质量控制与预测

么大锁; 贺莹; 于洋洋

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基于RBF神经网络和遗传算法的注塑成型质量控制与预测

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cqvip:针对注塑产品容易产生翘曲和缩痕的问题,以某检测仪外壳为研究对象,运用RBF神经网络模型和遗传算法,对注塑成型质量进行控制与预测。基于正交试验方案,运用Moldflow有限元分析软件获得试验结果;利用样本数据建立试验因素与响应值之间的RBF神经网络模型,并用最优拉丁超立方抽样技术,获得样本点对模型精度进行检验;运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对注塑成型工艺参数进行多目标优化,达到有效控制和预测翘曲变形、体积收缩率和缩痕指数的目的,并经模拟和试模验证误差较小。结果表明,运用RBF神经网络模型和遗传算法对注塑成型质量进行控制与预测,生产出检测仪外壳最大翘曲变形量为0.394 mm,外观无缩痕。

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来源
《塑料工业》 |2020年第4期|71-76|共6页
作者
么大锁; 贺莹; 于洋洋;
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作者单位

天津大学仁爱学院机械工程系天津301636;

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正文语种 chi
中图分类成型加工;
关键词
注塑成型; 控制与预测; RBF神经网络; 遗传算法; 工艺参数; 多目标优化;

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