基于神经网络的挤出吹塑中型坯成型的建模与仿真

摘要

该文利用人工神经网络方法对型坯成型阶段进行了研究.通过实验得到了不同温度的HDPE(高密度聚乙烯)熔体以不同挤出流率从三种类型(收敛型、平直型和发散型)机头挤出时,型坯长度与时间的关系以及不同长度型坯的直径膨胀率、壁厚膨肛率和面积膨胀率.基于改进的BP算法建立了两个神经网络模型,一个模型用来预测不同工艺条件下型坯长度与时间的关系,另外一个用于预测不同工艺条件下不同长度型坯的膨胀.将实验中获得的数据分为两类:训练样本和检验样本.前者用于训练模型以确定模型的权值和阈值,后者用于验证模型的有效性.结果表明训练后的模型能在实验数据范围内以较高的精度(预测值与实验值间的相对误差<0.01)预示不同时刻的型坯长度,预测不同长度型坯的膨胀与实验结果之间的误差平方和不超过0.001.经训练检验后的模型能在一定范围内,预示不同工艺条件下型坯的长度、直径膨胀率、壁厚膨胀率和面积膨胀率,并综合所建立的两个神经网络模型,对型坯成型过程作动态的模拟.

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符号说明

第一章绪论

1.1引言

1.2挤出吹塑中型坯成型阶段研究现状

1.2.1基于有限元的数值模拟方法

1.2.2实验研究

1.2.3人工神经网络方法

1.3本论文拟研究的主要内容及其意义

第二章型坯成型的理论基础

2.1概述

2.2型坯成型中的膨胀

2.2.1型坯膨胀的定义

2.2.2型坯膨胀的确定

2.1.3影响型坯膨胀的因素

2.3型坯成型中的垂伸

2.4本章小结

第三章神经网络相关的理论基础

3.1概述

3.2人工神经网络基本知识

3.2.1人工神经元模型

3.2.2人工神经网络及其学习方法

3.3BP神经网络模型及其改进方法

3.3.1标准BP算法及其缺点

3.3.2结构上的改进方法

3.3.3算法上的改进方法

3.4本章小结

第四章实验研究及结果

4.1实验目的

4.2实验设备

4.3实验物料

4.4实验方法和步骤

4.5实验结果

4.5.1平直型机头的型坯膨胀

4.5.2发散型机头的型坯膨胀

4.5.3收敛型机头的型坯膨胀

4.5.4垂伸对型坯成型的影响

4.6本章小结

第五章神经网络模型的建立

5.1神经网络模型的建立

5.1.1样本数据的选取及预处理

5.1.2网络模型结构的确定

5.1.3权值和阈值的初始化

5.2神经网络模型的训练

5.3神经网络模型的检验

5.4本章小结

第六章神经网络模型预测及结果分析

6.1预测不同条件下的型坯膨胀

6.1.1不同类型机头的膨胀

6.1.2挤出流率对型坯膨胀的影响

6.1.3熔体温度对型坯膨胀的影响

6.1.4结果分析

6.2预测型坯长度

6.3型坯成型过程的动态模拟

6.4本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的论文

致谢