水辅助注塑的GA-LMBP逆向神经网络建模与预测

水辅助注塑是一种新的塑料注塑技术,由于其过程的复杂性,难以采用数学方法建立其过程的数学模型.因此,文中提出一种遗传算法(GA)与LMBP神经网络算法相结合的逆向神经网络(简称GA-LMBP),采用一系列的实验结果,建立水辅助注塑的过程模型.交叉验证表明,该模型的预测值与实验值较吻合.输入水辅助注塑制品上不同位置的壁厚,该模型可快速而准确地预测相应的加工参数,包括熔体注射量、注水压力、注水延迟时间和熔体温度.

吹塑的理论研究及高性能低能耗设备与关键技术研发

概述了本课题组针对吹塑开展的理论研究工作,包括吹塑三阶段(型坯成型、型坯吹胀和制品冷却)的建模和仿真以及吹塑制品壁厚的控制策略;着重分析了在理论基础上研制成功的具有自主知识产权的4种吹塑设备与关键技术,分别是风动力牵引三维吹塑设备与技术、吹塑制品壁厚智能化控制系统与技术、全电动吹塑设备关键系统与技术以及吹塑模具快速热循环系统与优化.对这些吹塑设备与关键技术进行集成,实现了复杂制件吹塑的节能和节材两大目标.