遗传算法耦合BP神经网络在注塑成型工艺中的应用

发布时间：2018-04-11 00:37

  本文选题：Taguchi正交试验法 + 反向传播神经网络　； 参考：《塑料科技》2017年01期

【摘要】：建立了一种遗传算法耦合反向传播(BP)神经网络的非线性计算模型,并将该计算模型用于以塑料收纳盒盖板为对象的注塑成型工艺参数的分析与控制。首先通过Taguchi正交试验法设计了一系列工艺参数数据组合,然后利用Moldflow软件得到相关工艺参数对应的翘曲变形结果,再将数据分别导入BP网络模型及遗传算法优化过的BP网络模型。结果表明:与普通BP神经网络计算模型相比,优化后的计算模型具有更好的稳定性和更高的计算精度,能够更好地应用于注塑成型工艺参数分析与控制。
[Abstract]:A nonlinear computing model of genetic algorithm coupled back Propagation (BP) neural network is established. The model is applied to the analysis and control of injection molding process parameters for plastic box cover plate.First, a series of process parameter data combinations are designed by Taguchi orthogonal test method, and then the warpage results corresponding to the process parameters are obtained by using Moldflow software.Then the data are imported into BP network model and genetic algorithm optimized BP network model respectively.The results show that the optimized model is more stable and accurate than the conventional BP neural network model, and can be applied to the analysis and control of injection molding process parameters.
【作者单位】： 广东工业大学;
【分类号】：TQ320.66;TP183

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本文编号：1733678