摘要
采用径向基神经网络建立塑件成型质量和注射参数之间的关联模型,以生产效率为目标,运用变形遗传算法对型腔充填和保压参数进行优化。通过实例,验证了方法的有效性,为企业降低生产成本,提高设备利用率提供了一条有效的途径。
A correlation model between the forming quality of plastic part and injection molding parameters was set up using radial basis function neural network. The variants of canonical genetic algorithms were applied to optimize the mold filling and holding pressure parameters. The method proved effective and efficient.
出处
《模具工业》
2010年第1期10-15,共6页
Die & Mould Industry
关键词
注射成型
生产效率
优化
神经网络
遗传算法
injection molding
production efficiency
optimization
neural network
genetic algorithms
