基于神经网络的风电塑料齿轮箱模具工艺参数多目标优化

作者：刘书伦,李飞,高辉

摘要：基于神经网络的风电塑料齿轮箱优化模型,通过设计并行神经网络捕获抽象、全面、非线性、大感受野的翘区、体积收缩语义特征信息。经仿真可知,当塑料熔体温度为240℃、模具温度为52.58℃、注射时间为1.01 s时,齿轮箱具备较小翘曲量和体积收缩率。应用Pro/E软件、工艺参数模拟齿轮圈注塑过程,仿真可知,注塑位置为c时,齿轮圈的注塑时长最小,注塑温度分布较均匀,不易出现翘曲、变形等缺陷。

发文机构：济源职业技术学院 华北水利水电大学数学与统计学院

关键词：神经网络风电塑料齿轮箱注塑工艺PRO/ENeural networkWind power plastic gearboxInjection molding processPro/E

分类号： TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]