基于BP神经网络的注塑成型收缩率预测

• 作者: 张乐莹 王匀 王雪鹏 陆广华
• 来源期刊: 塑料
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 注塑成型 收缩率 正交实验 优化
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机辅助设计与数据库
• 页码范围: 86-88
• 页数: 3页
• 分类号: TQ320.66
• 语种: 中文

摘要

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.