基于CAE和T-S神经网络的储物箱注塑工艺优化

• 作者: 李瑞娟 梁德坚
• 来源期刊: 塑料
• 学科: 工学
• 关键词: 仿真分析 神经网络 翘曲 优化 萤火虫算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机辅助设计与数据库
• 页码范围: 114-118,133
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.7
• 语种: 中文

摘要

针对塑件翘曲变形过大而导致塑件注塑失效的问题,通过运用CAE分析得出了影响翘曲变形过大的主要因素为收缩不均;采用正交试验方法获得了初步优化后参数,为Tθ(230℃)Ts(65℃)PI(70 MPa)ti(3.5 s)Ph1(60MPa)th1(10 s)Ph1 (75 MPa) th1(12 s)tc(6 s),对应的翘曲值为5.53 mm.在此基础上,再次运用GSO算法对改进的T-S模糊神经网络进行预测,得到了进一步优化的翘曲值,为3.49 mm,对应优化后的工艺参数为Tθ(230℃)Ts(68℃)PI(70 MPa)ti(4 s)Ph1(65 MPa)th1 (8 s)Ph1(75 MPa)th1(14 s)tc(4 s),将优化后的工艺参数应用于实际注塑后,塑件的实效问题得到了有效解决,具有较强的实践参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李瑞娟		18	14	2.0	3.0
2	梁德坚		8	7	1.0	2.0