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题名精密光学透镜注射压缩成型多质量目标优化
被引量：2
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作者
刘军辉
陈新度
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机构
河源职业技术学院机电工程学院
广东工业大学
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出处
《工程塑料应用》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期56-60,共5页
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基金
广东省特色创新项目(2018GKTSCX073)
广东省科技计划项目(2017B090921007)。
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文摘
为了提升精密光学透镜的综合质量,以粗糙度Ra与双折射数值φ为优化目标进行研究。首先针对传统的注射压缩模具结构缺陷,提出一种具有自动校准功能的注射压缩结构,之后以此为试验模具,提出一种包含BPNN建模、多目标优化智能算法NSGA-Ⅱ和试验验证的综合质量优化方法,以BPNN模型建立工艺参数与质量目标之间的关系,并以此作为NSGA-Ⅱ的适应度函数进行运算。试验结果表明,Ra和φ的BPNN模型具有很高的预测精度,其决定系数(R2)分别为0.97和0.94;通过对Pareto最优解与试验结果进行对比,2个质量目标的平均预测偏差都小于10%,优化预测与试验结果具有高度一致性,能够对产品的质量进行综合优化。
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关键词
注射压缩成型
精密光学透镜
多目标优化
NSGA-Ⅱ算法
BP神经网络
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Keywords
injection compression molding
precision optical lens
multi-objective optimization
NSGA-Ⅱalgorithm
BP neural network
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分类号
TQ320.66
[化学工程—合成树脂塑料工业]
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