【摘 要】
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带嵌件的注塑产品成型过程相较于传统注塑产品较为复杂,产品成型周期和产品质量难以预测。针对这一问题,以带嵌件的静电检测盒为例,运用广义神经网络(GRNN)和非支配排序遗传
【机 构】
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江苏师范大学机电工程学院,中国石油集团工程技术研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475220),江苏师范大学研究生科研创新计划(2020XKT188)
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带嵌件的注塑产品成型过程相较于传统注塑产品较为复杂,产品成型周期和产品质量难以预测。针对这一问题,以带嵌件的静电检测盒为例,运用广义神经网络(GRNN)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),对注塑成型过程进行控制与优化。以熔体温度、模具温度、注射时间、冷却时间、保压压力和保压时间为输入层,体积收缩率、X方向翘曲变形、Z方向翘曲变形作为输出层,建立GRNN模型。利用正交试验设计得到的样本对神经网络模型进行训练和测试,运用NSGA-Ⅱ对建立的模型进行优化,最终三个目标值分别降低了30.96%、22.76%、1
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