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基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证
1
作者
林煌旭
孔选
+3 位作者
陆将男
周华江
朱国常
朱浩伟
《工程塑料应用》
北大核心
2025年第1期90-97,共8页
针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺...
针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。
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关键词
汽车前端框架
翘曲变形
MOLDFLOW
正交试验法
GA遗传算法
BP神经网络模型
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职称材料
代理模型预测注塑件成形缺陷及工艺参数优化的研究进展
2
作者
康嘉起
史鹏程
+3 位作者
颜春
祝颖丹
陈明达
吴锡良
《塑料工业》
北大核心
2025年第5期30-37,56,共9页
注塑成型生产效率高,同时可满足塑料复杂型面制件成型需求,其缺陷预测和控制是高尺寸精度注塑成型的重要环节之一。通过建立代理模型对注塑成型质量进行预测,并结合优化算法对注塑工艺参数进行优化,可以减少优化时间并提升优化效果,推...
注塑成型生产效率高,同时可满足塑料复杂型面制件成型需求,其缺陷预测和控制是高尺寸精度注塑成型的重要环节之一。通过建立代理模型对注塑成型质量进行预测,并结合优化算法对注塑工艺参数进行优化,可以减少优化时间并提升优化效果,推动注塑工艺的数字化赋能。本文综述了预测注塑成型缺陷的代理模型及工艺参数优化算法的研究进展,主要包括反向传播神经网络(BP神经网络)、响应面和Kriging三种代理模型,以及遗传算法和粒子群算法两种智能优化算法;讨论了各种代理模型结合优化算法对产品缺陷的预测和工艺参数优化,分析了各种模型结合优化算法的优缺点。研究表明,代理模型的选取依赖于样本空间维数特征、样本非线性程度及其耦合关系,优化算法方案的选取则需兼顾全局优化能力、多目标优化能力及优化效率。进一步展望了代理模型和优化算法在注塑成型工艺参数优化应用的发展趋势。
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关键词
注塑成型
缺陷预测
代理模型
优化算法
工艺参数优化
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职称材料
题名
基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证
1
作者
林煌旭
孔选
陆将男
周华江
朱国常
朱浩伟
机构
浙大
宁波
理工学院机电与能源工程学院
宁波华
翔电子股份
有限公司
宁波华众汽车饰件科技有限公司
出处
《工程塑料应用》
北大核心
2025年第1期90-97,共8页
基金
宁波市企业创新联合体项目(2022H005)
宁波市重点研发计划项目(2023Z022,2023Z031)
余姚市重点研发计划项目(2023JH03010002)。
文摘
针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。
关键词
汽车前端框架
翘曲变形
MOLDFLOW
正交试验法
GA遗传算法
BP神经网络模型
Keywords
automobile front-end frame
warpage deformation
Moldflow
orthogonal experiment
GA genetic algorithm
BP neural network
分类号
TQ320.66 [化学工程—合成树脂塑料工业]
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职称材料
题名
代理模型预测注塑件成形缺陷及工艺参数优化的研究进展
2
作者
康嘉起
史鹏程
颜春
祝颖丹
陈明达
吴锡良
机构
宁波
大学机械工程与力学学院
浙江省机器人与智能制造装备技术重点实验室
宁波华众汽车饰件科技有限公司
出处
《塑料工业》
北大核心
2025年第5期30-37,56,共9页
基金
浙江省“领雁”研发攻关计划项目(2024C01156)
宁波市科技创新2025重大专项(2022Z043)
+1 种基金
宁波市重点研发计划项目(2023Z086)
“科创甬江2023”关键技术突破计划项目(2024Z098,2024Z152)。
文摘
注塑成型生产效率高,同时可满足塑料复杂型面制件成型需求,其缺陷预测和控制是高尺寸精度注塑成型的重要环节之一。通过建立代理模型对注塑成型质量进行预测,并结合优化算法对注塑工艺参数进行优化,可以减少优化时间并提升优化效果,推动注塑工艺的数字化赋能。本文综述了预测注塑成型缺陷的代理模型及工艺参数优化算法的研究进展,主要包括反向传播神经网络(BP神经网络)、响应面和Kriging三种代理模型,以及遗传算法和粒子群算法两种智能优化算法;讨论了各种代理模型结合优化算法对产品缺陷的预测和工艺参数优化,分析了各种模型结合优化算法的优缺点。研究表明,代理模型的选取依赖于样本空间维数特征、样本非线性程度及其耦合关系,优化算法方案的选取则需兼顾全局优化能力、多目标优化能力及优化效率。进一步展望了代理模型和优化算法在注塑成型工艺参数优化应用的发展趋势。
关键词
注塑成型
缺陷预测
代理模型
优化算法
工艺参数优化
Keywords
Injection Molding
Defect Prediction
Surrogate Model
Optimization Algorithm
Process Parameter Optimization
分类号
TQ320.662 [化学工程—合成树脂塑料工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证
林煌旭
孔选
陆将男
周华江
朱国常
朱浩伟
《工程塑料应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
代理模型预测注塑件成形缺陷及工艺参数优化的研究进展
康嘉起
史鹏程
颜春
祝颖丹
陈明达
吴锡良
《塑料工业》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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