基于神经网络的连接器外壳注射工艺研究

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连接器外壳结构复杂,为探究其注射工艺对成型塑件翘曲的影响,以正交方案为样本,建立三层拓扑神经网络模型。以注射温度、模具温度、注射时间、保压压力及保压时间为输入层神经元,翘曲量作为输出层神经元,由Matlab软件对模型进行编码训练,经多次迭代计算后,模型误差收敛于目标误差。经5组测试样本结果对比,所建立的模型预测误差在2.5%~3.6%,预测性能良好,将训练后模型用于实际生产指导,获得了质量合格的塑件,为后续工艺改进提供参考。
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