机电工程技术
機電工程技術
궤전공정기술
MACHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGY
2008年
1期
89-92
,共4页
注塑翘曲%Taguchi试验设计%RBF神经网络%参数优化
註塑翹麯%Taguchi試驗設計%RBF神經網絡%參數優化
주소교곡%Taguchi시험설계%RBF신경망락%삼수우화
本文在CAE仿真的基础上,采用田口试验设计(Taguchi)和径向基神经网络(RBF)技术对引起翘曲的塑参数进行了优化.结果表明:Tagucbi技术可以在较少的试验次数的情况下,确定各因素对翘曲的影响程度,获取各因素最佳的水平组合;运用RBF建立翘曲产生的神经网络模型,可以预测各因素在不同水平组合下的翘曲变形程度,达到离线预测的目的.
本文在CAE倣真的基礎上,採用田口試驗設計(Taguchi)和徑嚮基神經網絡(RBF)技術對引起翹麯的塑參數進行瞭優化.結果錶明:Tagucbi技術可以在較少的試驗次數的情況下,確定各因素對翹麯的影響程度,穫取各因素最佳的水平組閤;運用RBF建立翹麯產生的神經網絡模型,可以預測各因素在不同水平組閤下的翹麯變形程度,達到離線預測的目的.
본문재CAE방진적기출상,채용전구시험설계(Taguchi)화경향기신경망락(RBF)기술대인기교곡적소삼수진행료우화.결과표명:Tagucbi기술가이재교소적시험차수적정황하,학정각인소대교곡적영향정도,획취각인소최가적수평조합;운용RBF건립교곡산생적신경망락모형,가이예측각인소재불동수평조합하적교곡변형정도,체도리선예측적목적.
