基于Mold?ow和BP神经网络的汽车后视镜外壳注塑工艺优化

基于Mold?ow和BP神经网络的汽车后视镜外壳注塑工艺优化

论文摘要

为解决汽车后视镜外壳的注塑翘曲缺陷问题,利用Moldflow对正交试验16组参数水平组合的成型过程进行模拟,得到各因素对翘曲变形量的影响程度,然后采用BP神经网络预测的方法得到最佳工艺参数组合为:模具温度70℃、熔体温度210℃、注射时间1.4 s、保压时间16 s及保压压力100 MPa。

论文目录

  • 1 汽车后视镜外壳模型及材料分析
  • 2 正交试验及分析
  • 3 BP神经网络参数寻优
  •   3.1 神经网络模型及其训练
  •   3.2 神经网络预测
  • 4结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨振,陈再良

    关键词: 汽车后视镜外壳,神经网络,翘曲量,工艺参数

    来源: 塑料科技 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

    专业: 有机化工,汽车工业

    单位: 苏州大学机电工程学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(51475135),苏州科技创新重点产业项目(SGC201743)

    分类号: TQ320.662;U466

    DOI: 10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2019.11.020

    页码: 96-99

    总页数: 4

    文件大小: 2709K

    下载量: 217

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