【摘 要】
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基于神经网络的风电塑料齿轮箱优化模型,通过设计并行神经网络捕获抽象、全面、非线性、大感受野的翘区、体积收缩语义特征信息.经仿真可知,当塑料熔体温度为240 oC、模具温
【机 构】
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济源职业技术学院,河南济源459000;华北水利水电大学数学与统计学院,河南郑州450046
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基于神经网络的风电塑料齿轮箱优化模型,通过设计并行神经网络捕获抽象、全面、非线性、大感受野的翘区、体积收缩语义特征信息.经仿真可知,当塑料熔体温度为240 oC、模具温度为52.58 oC、注射时间为1.01 s时,齿轮箱具备较小翘曲量和体积收缩率.应用Pro/E软件、工艺参数模拟齿轮圈注塑过程,仿真可知,注塑位置为c时,齿轮圈的注塑时长最小,注塑温度分布较均匀,不易出现翘曲、变形等缺陷.
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