基于CAE和神经网络的汽车进气格栅注塑成型优化

针对汽车进气格栅产品结构复杂、注塑质量难以保证的问题,采用CAE仿真分析技术对其浇注系统设计进行了改进,改进后的浇注系统采用热流道嘴多点浇注系统,各热流道嘴采用针阀进行时序控制。通过运用神经网络寻优最佳注塑工艺参数、热流道嘴时序开启时间参数,获得了较好的工艺参考参数,解决了产品熔接线和翘曲变形的质量问题,缩短了产品成型周期。实践表明,采用CAE和神经网络分析优化后的产品注塑质量合格,满足了塑料制品成型的高效、精益化生产的需求。

基于优先级带宽保证和权值改进的WFQ算法研究

随着网络不断发展,实时性高的多媒体应用对网络提出更高的QoS需求.在分析加权公平排队WFQ算法在链路拥堵时不能保证低速率实时业务流要求及突发业务流时延迟加大,信号吞吐量低和误码率高等缺陷情况下,提出SRWFQ算法,引入优先级带宽保证和权值调整两项因子,经过NS-2网络仿真器在时延、网络吞吐量和丢包率QoS参数方面对两种算法进行仿真比较,通过仿真分析表明,SRWFQ改进算法能很好地支持实时业务流.