基于神经网络技术的塑料齿轮模型工艺参数优化

• 作者: 项丽萍 杨红菊
• 来源期刊: 工程塑料应用
• 关键词: 塑料件注塑 神经网络 参数优化
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 加工|Process Technology
• 页码范围: 92-96,107
• 页数: 6页
• 分类号: TQ051
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3539.2021.05.018

摘要

针对塑料模型注塑成型优化过程中工艺参数多、计算准确度低、工程模拟量大的特点.以塑料齿轮零件为例,通过引入BP神经网络技术,结合Moldflow软件建立注塑成型工艺参数优化模型.以体积收缩率和翘曲变形量为注塑工艺评定目标函数,选择熔体温度、保压压力、保压时间、模具表面温度为训练样本,建立44正交试验表,由相对方差分析评价模型的分析结果,给出优化后的工艺参数,指导工程实际应用.研究结果表明,通过BP神经网络对初始工艺参数进行训练,模型训练预测值与模拟值相对误差在3％以下,满足预测精度要求,经过对正交试验表样本进行训练,确定优化工艺参数为:熔体温度220℃、保压压力50 MPa、保压时间15 s,模具温度70℃.由Moldflow模型验证指出优化后的工艺参数组合能减少塑料件的注塑缺陷,提升塑料件的使用性能.