模具工业
模具工業
모구공업
DIE & MOUID INDUSTRY
2005年
4期
7-11
,共5页
杨炜%胡树根%胡如夫%金光%傅南红
楊煒%鬍樹根%鬍如伕%金光%傅南紅
양위%호수근%호여부%금광%부남홍
注射成型%数值仿真%反向传播神经网络%计算机辅助工程%实验设计方法
註射成型%數值倣真%反嚮傳播神經網絡%計算機輔助工程%實驗設計方法
주사성형%수치방진%반향전파신경망락%계산궤보조공정%실험설계방법
在数值仿真和实验设计方法获得的样本数据基础上,利用BP网络在并行计算和数值逼近上的优势,获得了工艺参数与各质量指标的非线性映射关系,进而实现了在工艺因素变化情况下能快速、方便地预测出注射成型的质量.研究表明,在误差许可的范围内,经训练的神经网络模型可以实现对制品质量的正确预测,预测模型也可直接用于指导企业的在线生产或优化.
在數值倣真和實驗設計方法穫得的樣本數據基礎上,利用BP網絡在併行計算和數值逼近上的優勢,穫得瞭工藝參數與各質量指標的非線性映射關繫,進而實現瞭在工藝因素變化情況下能快速、方便地預測齣註射成型的質量.研究錶明,在誤差許可的範圍內,經訓練的神經網絡模型可以實現對製品質量的正確預測,預測模型也可直接用于指導企業的在線生產或優化.
재수치방진화실험설계방법획득적양본수거기출상,이용BP망락재병행계산화수치핍근상적우세,획득료공예삼수여각질량지표적비선성영사관계,진이실현료재공예인소변화정황하능쾌속、방편지예측출주사성형적질량.연구표명,재오차허가적범위내,경훈련적신경망락모형가이실현대제품질량적정학예측,예측모형야가직접용우지도기업적재선생산혹우화.
