模糊神经网络在塑件注射成型多缺陷智能诊断中的应用研究

针对塑件注射成型多缺陷成因求解的模糊性与不确定性,考虑到神经网络在获取多维特征向量与对应输出向量之间非线性映射关系方面的优势,以及模糊技术在处理不精确信息方面的强大能力,提出将模糊理论和神经网络相结合,对塑件多缺陷成因进行判断、推理,并详细阐述了模糊神经网络用于塑件多缺陷诊断的整个过程。基于上述理论及Visual Prolog开发平台,开发了塑件注射成型多缺陷诊断智能系统,并进行了实例验证。结果表明,此系统具备较好的塑件多缺陷诊断能力以及一定的推广应用前景。

基于模糊规则推理的注塑成型缺陷诊断及工艺智能优化

针对注塑成型缺陷成因求解的模糊性与不确定性,综合运用规则推理、模糊推理等人工智能技术,完成了注塑成型缺陷诊断及工艺优化系统的总体结构设计。通过采用规则推理和Mamdani模糊推理分别进行了注塑制品缺陷成因判定和工艺参数智能优化,详细阐述了模糊推理用于优化注塑成型工艺参数的整个过程。基于上述理论及Visual Prolog应用平台,采用人工智能系统语言Prolog开发了注塑成型缺陷诊断及工艺优化专家系统,并给出应用实例。结果表明,此系统具备较好的注塑制品缺陷诊断及工艺优化能力,有一定的推广应用前景。

影响冰箱抽屉表观质量的成型工艺参数优化设计

以某公司生产中的冰箱抽屉为例,文章采用正交试验法和CAE技术相结合,研究了成型工艺参数对注塑制品表观质量(翘曲量、体积收缩率和缩痕指数)的影响程度和影响趋势,并基于综合平衡法分析得出最优的工艺参数组合。经实验验证效果良好,产品的表观质量得到了一定的改进。