bp神經(jīng)網(wǎng)絡建模，注射成型畢業(yè)論文（外文翻譯+原文）.zip
bp神經(jīng)網(wǎng)絡建模，注射成型畢業(yè)論文（外文翻譯+原文）,bp神經(jīng)網(wǎng)絡建模，注射成型畢業(yè)論文（外文翻譯+原文）包括英文原文和中文譯文翹曲預測的bp神經(jīng)網(wǎng)絡建模與在注射成型的塑料產(chǎn)品的優(yōu)化關鍵詞：a.聚合物c.成型f.缺陷摘要塑料制品的翹曲值是注松型（pim）的一個重要評價指標。為了預測翹曲值和優(yōu)化注塑件的基于關鍵過程變量的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)發(fā)展起來，包括在pim過程中模具溫度，...
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模，注射成型畢業(yè)論文（外文翻譯+原文）
包括英文原文和中文譯文
翹曲預測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模與在注射成型的塑料產(chǎn)品的優(yōu)化
關鍵詞：
A.聚合物 C.成型 F.缺陷
摘要
塑料制品的翹曲值是注松型（PIM）的一個重要評價指標。為了預測翹曲值和優(yōu)化注塑件的基于關鍵過程變量的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)發(fā)展起來，包括在PIM過程中模具溫度，熔體溫度，保壓壓力，保壓時間和冷卻時間。該方法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入和輸出數(shù)據(jù)得出有限元（FE），這個有限元在Moldflow軟件平臺上進行模擬。此外，這項研究中使用了一種汽車雜物箱蓋。通過有限元模擬的正交試驗設計方法的訓練結果，預測系統(tǒng)得到了一個數(shù)學方程映射過程的參數(shù)值和塑性變形值之間的關系。它已被證明，預測系統(tǒng)有能力預測2%的誤差范圍內的塑性變形。在預測系統(tǒng)的幫助下，工藝參數(shù)已經(jīng)被優(yōu)化。同時，能源消耗和生產(chǎn)周期也被考慮在內。優(yōu)化的翹曲值為1.58毫米，與初始翹曲結果2.358毫米相比，這縮短32.99%。冷卻時間由20秒下降到10秒，這將大大縮短生產(chǎn)周期。最終的產(chǎn)品能滿足匹配要求，適合汽車雜物箱。
包括英文原文和中文譯文
翹曲預測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模與在注射成型的塑料產(chǎn)品的優(yōu)化
關鍵詞：
A.聚合物 C.成型 F.缺陷
摘要
塑料制品的翹曲值是注松型（PIM）的一個重要評價指標。為了預測翹曲值和優(yōu)化注塑件的基于關鍵過程變量的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)發(fā)展起來，包括在PIM過程中模具溫度，熔體溫度，保壓壓力，保壓時間和冷卻時間。該方法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入和輸出數(shù)據(jù)得出有限元（FE），這個有限元在Moldflow軟件平臺上進行模擬。此外，這項研究中使用了一種汽車雜物箱蓋。通過有限元模擬的正交試驗設計方法的訓練結果，預測系統(tǒng)得到了一個數(shù)學方程映射過程的參數(shù)值和塑性變形值之間的關系。它已被證明，預測系統(tǒng)有能力預測2%的誤差范圍內的塑性變形。在預測系統(tǒng)的幫助下，工藝參數(shù)已經(jīng)被優(yōu)化。同時，能源消耗和生產(chǎn)周期也被考慮在內。優(yōu)化的翹曲值為1.58毫米，與初始翹曲結果2.358毫米相比，這縮短32.99%。冷卻時間由20秒下降到10秒，這將大大縮短生產(chǎn)周期。最終的產(chǎn)品能滿足匹配要求，適合汽車雜物箱。
