【摘 要】
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基于正交试验和BP神经网络模型对蜗轮安装面圆柱度、蜗轮安装面轴偏移量、蜗杆安装面圆柱度及蜗杆安装面轴偏移量进行工艺参数的优化探究.设计正交试验并计算获得不同工艺参数组合下的目标变量值.建立BP神经网络模型并基于正交试验结果进行训练,BP神经网络模型预测值与Moldflow计算值的相对误差均小于10％.预测最优工艺参数为:注射时间2.63 s,保压压力75.6 MPa,熔体温度264.8℃,模具温度84.6℃,v/p切换体积98.2％.目标变量预测值为:蜗轮安装面圆柱度0.148 mm,蜗轮安装面轴偏移量0
【机 构】
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南京信息职业技术学院人工智能学院,江苏南京210023
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基于正交试验和BP神经网络模型对蜗轮安装面圆柱度、蜗轮安装面轴偏移量、蜗杆安装面圆柱度及蜗杆安装面轴偏移量进行工艺参数的优化探究.设计正交试验并计算获得不同工艺参数组合下的目标变量值.建立BP神经网络模型并基于正交试验结果进行训练,BP神经网络模型预测值与Moldflow计算值的相对误差均小于10％.预测最优工艺参数为:注射时间2.63 s,保压压力75.6 MPa,熔体温度264.8℃,模具温度84.6℃,v/p切换体积98.2％.目标变量预测值为:蜗轮安装面圆柱度0.148 mm,蜗轮安装面轴偏移量0.097 mm,蜗杆安装面圆柱度0.166 mm,蜗杆安装面轴偏移量0.125 mm,相比初始工艺结果分别降低19.6％、33.1％、19.8％及28.2％,满足设计指标要求,并得到模流分析及试模的验证.
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