基于CAE和DPA-BP神经网络的面板成型工艺参数优化
Plastics（2019）
Abstract
针对塑件潜在的缺陷问题,结合CAE辅助分析,对塑件基于经验设定的浇注系统进行了流动仿真分析,CAE分析结果显示,塑件常发生的8种缺陷中,在材料所推荐的工艺参数下,4种潜在的质量缺陷发生的概率比较高,对注塑所需的参数进行多种参数正交寻优,优化组合后,通过进一步结合DPA-BP神经网络预测方法,寻优获得了塑件的较佳注塑工艺参数,塑件的最佳注塑成型工艺参数为:料温235℃,模温55℃,保压分两段保压(为85 MPa-6 s,45 MPa-5 s),冷却时间60 s.实际生产验证表明,通过神经网络寻优的工艺参数,能有效地保证塑件的成型性能,有效降低了模具设计周期,降低了模具生产的潜在风险.
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