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基于BP神经网络的高光无流痕成型工艺优化
被引量:
10
1
作者
罗华云
邱国旺
卢齐英
《塑料》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期81-83,共3页
在对高光无流痕成型深入研究的基础上,以OPPO手机外壳为例将正交试验方法和CAE模拟相结合,以翘曲变形量为主要评价指标,研究工艺参数对高光制品翘曲变形量的影响趋势,然后利用BP神经网络建立主要工艺参数和塑件翘曲变形量之间的数学模型...
在对高光无流痕成型深入研究的基础上,以OPPO手机外壳为例将正交试验方法和CAE模拟相结合,以翘曲变形量为主要评价指标,研究工艺参数对高光制品翘曲变形量的影响趋势,然后利用BP神经网络建立主要工艺参数和塑件翘曲变形量之间的数学模型,并通过模型对塑件翘曲变形量进行预测,并经实验验证了该方法的可靠性。新技术和新思路的运用,在控制OPPO手机外壳翘曲变形方面产生了良好的效果,对实践生产具有一定的指导意义。
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关键词
高光无流痕
正交试验
CAE
翘曲变形量
BP神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于BP神经网络的高光无流痕成型工艺优化
被引量:
10
1
作者
罗华云
邱国旺
卢齐英
机构
南昌大学科学技术学院
出处
《塑料》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期81-83,共3页
文摘
在对高光无流痕成型深入研究的基础上,以OPPO手机外壳为例将正交试验方法和CAE模拟相结合,以翘曲变形量为主要评价指标,研究工艺参数对高光制品翘曲变形量的影响趋势,然后利用BP神经网络建立主要工艺参数和塑件翘曲变形量之间的数学模型,并通过模型对塑件翘曲变形量进行预测,并经实验验证了该方法的可靠性。新技术和新思路的运用,在控制OPPO手机外壳翘曲变形方面产生了良好的效果,对实践生产具有一定的指导意义。
关键词
高光无流痕
正交试验
CAE
翘曲变形量
BP神经网络
Keywords
high light no flow mark
orthogonal test
CAE
warpage
BP neural network
分类号
TP391.72 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络的高光无流痕成型工艺优化
罗华云
邱国旺
卢齐英
《塑料》
CAS
CSCD
北大核心
2012
10
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