基于神经网络的注塑成型工艺优化

摘要

介绍了一种基于CAE把Taguchi实验设计方法和神经网络结合使用的注塑成型工艺优化方法,并通过一个简单的实例对该方法的可行性进行了验证.结果表明:神经网络结合Taguchi实验设计方法的优化算法,可以对注射成型过程中的注射压力最大值进行优化和预测;在进行最少次实验的结果上给出最佳实验因素水平组合,确定出最佳实验条件,并将实验因素对实验目标的影响大小排序,由此获得较重要的实验因素,从而进行注塑成型工艺优化及控制.