基于机头压力曲线的挤出机智能换网控制系统设计

提出用可编程控制器对传统挤出换网装置进行改进,建立了一个简单的机头模型,用于设定机头压力上限值,对机头熔体流动情况和最佳换网时机进行判定和控制。还分析机头压力曲线在控制系统中作用,最后简述了人机交互的实现对换网装置自动化、智能化和人性化的提升。

基于神经网络的注塑制品模腔压力预测

采用析因实验的方法,进行模腔压力数据的采集,通过数据研究了不同注射阶段模腔压力的变化规律,分析了各工艺参数对模腔压力值的影响,得出保压压力设定是模腔压力变化的主因。基于采集到的模腔压力数据,建立了以工艺参数、部分模腔压力值作为输入、剩余各阶段模腔压力值为输出的BP神经网络压力预测模型,测试结果显示预测精度很高。

模腔压力曲线与制品质量的关系研究

采用析因设计实验的方法,对模腔压力数据进行采集,研究了不同阶段模腔压力的变化规律曲线,分析了模腔压力与注塑制品质量的关系。结果表明,模腔压力直接决定着制品质量,充模阶段模腔压力上升情况对制品性能的影响较大,其次是冷却阶段的模腔压力下降情况。