本文選題：Taguchi正交試驗(yàn)法 + 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《塑料科技》2017年01期

【摘要】：建立了一種遺傳算法耦合反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性計(jì)算模型,并將該計(jì)算模型用于以塑料收納盒蓋板為對(duì)象的注塑成型工藝參數(shù)的分析與控制。首先通過Taguchi正交試驗(yàn)法設(shè)計(jì)了一系列工藝參數(shù)數(shù)據(jù)組合,然后利用Moldflow軟件得到相關(guān)工藝參數(shù)對(duì)應(yīng)的翹曲變形結(jié)果,再將數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入BP網(wǎng)絡(luò)模型及遺傳算法優(yōu)化過的BP網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明:與普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型相比,優(yōu)化后的計(jì)算模型具有更好的穩(wěn)定性和更高的計(jì)算精度,能夠更好地應(yīng)用于注塑成型工藝參數(shù)分析與控制。
[Abstract]:A nonlinear computing model of genetic algorithm coupled back Propagation (BP) neural network is established. The model is applied to the analysis and control of injection molding process parameters for plastic box cover plate.First, a series of process parameter data combinations are designed by Taguchi orthogonal test method, and then the warpage results corresponding to the process parameters are obtained by using Moldflow software.Then the data are imported into BP network model and genetic algorithm optimized BP network model respectively.The results show that the optimized model is more stable and accurate than the conventional BP neural network model, and can be applied to the analysis and control of injection molding process parameters.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué);
【分類號(hào)】：TQ320.66;TP183

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本文編號(hào)：1733678