【摘 要】
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BMC注射制品熔接缝的产生是一个无法完全避免的问题,它对制品质量有很大的影响.神经网络是最近发展起来的十分热门的交叉学科,适用于需要同时考虑众多因素的、不精确的信息处
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BMC注射制品熔接缝的产生是一个无法完全避免的问题,它对制品质量有很大的影响.神经网络是最近发展起来的十分热门的交叉学科,适用于需要同时考虑众多因素的、不精确的信息处理问题.在正交试验设计基础上,该文首次利用神经网络来研究注塑参数对BMC熔接区域力学性能的影响.利用正交实验设计方法,使用不含短切玻璃纤维的BMC物料与含质量比重为15﹪短切玻璃纤维的BMC物料,对比研究这两种物料注射制品的拉伸强度与断裂伸长率,分析注塑参数对注射制品熔接区域力学性能(拉伸强度和断裂伸长率)的影响,得到有关注塑参数与制品熔接区域力学性能(拉伸强度和断裂伸长率)之间的定性关系.利用正交实验设计方法,通过实验获取了25组的实验样本数据,然后根据实验样本数据对神经网络进行训练,建立神经网络模型,得出了注塑制品拉伸强度与影响熔接区域质量的四个注塑参数(模具温度、固化时间、注射速度和注射压力)之间的数值关系.利用建立起来的神经网络模型,在一定范围内根据任意设定的注射速度和注射压力,预测制品的拉伸强度.该文的工作证明了将神经网络方法应用于注塑参数对BMC熔接区域力学性能影响的研究是有效的、可行的,值得进一步推广.该文的研究结果对实际生产有一定的指导意义.
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