基于CAE和DPA-BP神经网络的面板成型工艺参数优化

• 作者: 姜思佳 罗永有 邓其贵
• 来源期刊: 塑料
• 学科: 工学
• 关键词: DPA-BP神经网络 注塑成型 工艺参数 CAE分析 成型缺陷 辅助成型
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机辅助设计与数据库
• 页码范围: 100-105
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.7
• 语种: 中文

摘要

针对塑件潜在的缺陷问题,结合CAE辅助分析,对塑件基于经验设定的浇注系统进行了流动仿真分析,CAE分析结果显示,塑件常发生的8种缺陷中,在材料所推荐的工艺参数下,4种潜在的质量缺陷发生的概率比较高,对注塑所需的参数进行多种参数正交寻优,优化组合后,通过进一步结合DPA-BP神经网络预测方法,寻优获得了塑件的较佳注塑工艺参数,塑件的最佳注塑成型工艺参数为:料温235℃,模温55℃,保压分两段保压(为85 MPa-6 s,45 MPa-5 s),冷却时间60 s.实际生产验证表明,通过神经网络寻优的工艺参数,能有效地保证塑件的成型性能,有效降低了模具设计周期,降低了模具生产的潜在风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗永有		26	11	2.0	3.0
2	姜思佳		17	13	2.0	2.0
3	邓其贵		1	0	0.0	0.0