基于神经网络和遗传算法的注射成型优化设计

• 作者: 宋美娴 金志明
• 来源期刊: 中国塑料
• 学科: 工学
• 关键词: 注射成型 工艺参数 神经网络 遗传算法 优化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 加工与应用
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 分类号: TQ320.66+1
• 字数: 3148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2017.03.011

摘要

采用神经网络来描述工艺参数与品质指标之间的复杂非线性关系,并基于神经网络,利用遗传算法来优化成型工艺参数以减少锁簧在使用过程中易发生断裂这一现象.结果表明,基于神经网络和遗传算法的优化使塑件的残余应力减少了16.02％,提高了制品品质;同时保压时间与冷却时间总共减少了5.4s,从而缩短了锁簧的批量生产时间,提高了生产效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金志明	北京化工大学塑料机械及塑料工程研究所	43	139	7.0	10.0
2	宋美娴	北京化工大学塑料机械及塑料工程研究所	2	2	1.0	1.0