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基于径向基神经网络的导光条注塑工艺优化

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以汽车前组合灯导光条为例,选择最优拉丁超立方抽样方法得到样本.选取熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力和冷却时间5个参数为输入层,以最小体积收缩率与最小缩痕指数为输出层,构建径向基(RBF)神经网络模型.建立的模型经检验,拟合度高,误差小,可以替代仿真程序.应用Isight优化模块,得到一组最优注塑工艺参数组合,实际模拟结果和预测结果基本吻合,有效提高了成型质量.
Radial Basis Neural Network-Based Light Guide Strip Injection Molding Process Optimization

苏通、黄瑶、倪君杰、魏翔宇

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江苏大学材料科学与工程学院,江苏镇江,212013

镇江成功高科技有限公司,江苏镇江,212028

导光条 注塑工艺 径向基神经网络 最优拉丁超立方 参数优化

2021

10.19690/j.issn1004-3055.20200188

现代塑料加工应用
中国石化扬子石油化工有限公司 中国石化集团资产经营管理有限公司扬子石化分公司

现代塑料加工应用

CSTPCD
影响因子：0.343
ISSN：1004-3055
年,卷(期)：2021.33(1)
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