轻工机械
輕工機械
경공궤계
2011年
4期
26-31
,共6页
注塑工艺参数%翘曲量%神经网络%遗传模拟退火算法%预测精度
註塑工藝參數%翹麯量%神經網絡%遺傳模擬退火算法%預測精度
주소공예삼수%교곡량%신경망락%유전모의퇴화산법%예측정도
翘曲量预测精度是注塑成形优化的难点.文章以某零件翘曲量为对象,选取注射温度、模具温度、保压压力、保压时间、注射速度等参数,进行数值模拟实验,建立BP神经网络的翘曲量预测模型.针对BP神经网络易陷入局部最优解的缺陷,设计一种基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型,与BP网络的预测精度对比.结果表明,基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型预测精度高于BP网络模型,同时加快收敛速度,增强全局搜索能力.
翹麯量預測精度是註塑成形優化的難點.文章以某零件翹麯量為對象,選取註射溫度、模具溫度、保壓壓力、保壓時間、註射速度等參數,進行數值模擬實驗,建立BP神經網絡的翹麯量預測模型.針對BP神經網絡易陷入跼部最優解的缺陷,設計一種基于模擬退火遺傳算法優化的BP網絡模型,與BP網絡的預測精度對比.結果錶明,基于模擬退火遺傳算法優化的BP網絡模型預測精度高于BP網絡模型,同時加快收斂速度,增彊全跼搜索能力.
교곡량예측정도시주소성형우화적난점.문장이모령건교곡량위대상,선취주사온도、모구온도、보압압력、보압시간、주사속도등삼수,진행수치모의실험,건립BP신경망락적교곡량예측모형.침대BP신경망락역함입국부최우해적결함,설계일충기우모의퇴화유전산법우화적BP망락모형,여BP망락적예측정도대비.결과표명,기우모의퇴화유전산법우화적BP망락모형예측정도고우BP망락모형,동시가쾌수렴속도,증강전국수색능력.
