基于径向基神经网络的导光条注塑工艺优化

作者：苏通,黄瑶,倪君杰,魏翔宇

摘要：以汽车前组合灯导光条为例,选择最优拉丁超立方抽样方法得到样本。选取熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力和冷却时间5个参数为输入层,以最小体积收缩率与最小缩痕指数为输出层,构建径向基(RBF)神经网络模型。建立的模型经检验,拟合度高,误差小,可以替代仿真程序。应用Isight优化模块,得到一组最优注塑工艺参数组合,实际模拟结果和预测结果基本吻合,有效提高了成型质量。

发文机构：江苏大学材料科学与工程学院

关键词：导光条注塑工艺径向基神经网络最优拉丁超立方参数优化light guide stripinjection molding processRadial Basis Function neural networkoptimal Latin hypercubeparameter optimization

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