基于基因算法优化薄壳注塑件之翘曲值

以模具温度、塑料温度、射出时间、保压压力、保压时间等五个制程参数作为控制因子,利用Moldflow仿真软件对薄壳后盖模型进行模流分析,以翘曲变形量为目标函数,应用Matlab基因演算程序来搜寻最佳解制程参数组合,以期望达到塑件翘曲变形量最小化。

基因算法结合类神经网络优化注塑成型参数

以熔融温度、射出时间、保压压力、保压时间、冷却时间等5个制程参数作为控制因子,利用Moldflow仿真软件对导光板模型进行模流分析,应用田口法搭配倒传递类神经网路Super PCNeuom 5.0程序,建立导光板总翘曲值、体积顶出收缩值、缩痕指数质量预测模型,再应用MATLAB基因演算程序来搜寻在控制参数水平范围内局部最佳解参数组合,使塑料产品的质量提升.