基于HsCAE和BP神经网络汽车饰件工艺优化

• 作者: 马旭东 孙理 栾冬
• 来源期刊: 塑料
• 关键词: 华塑CAE BP神经网络 正交试验 遗传算法 注塑成型
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机辅助设计与数据库|CAD and Database
• 页码范围: 87-92,98
• 页数: 7页
• 分类号: TQ320.66|TP391.7
• 语种: 中文

摘要

结合车用饰件高质量的成型问题,对饰件注塑工艺参数进行了分析优化.首先,基于华塑CAE软件对塑件进行正交试验分析优化,选择翘曲、缩水和残余应力3个指标,结合各指标权重进行综合分析并评分,得到了最小综合评分为0.063.然后,利用正交试验样本建立了 6-10-3的BP神经网络,通过训练获得一个拟合度较高网络模型.最后,利用遗传算法进行寻优,结合隶属度函数,完成了适应度函数的设计,将综合评分的最小值作为寻优目标,通过优化得到了饰件的最佳成型工艺参数,在CAE验证后,得到了综合评分值为0.031,与正交试验优化得到的综合评分相比,提升了 50.8％,为未来汽车饰件的质量优化提供了参考.