水辅助注塑的GA-LMBP逆向神经网络建模与预测

摘要：

水辅助注塑是一种新的塑料注塑技术,由于其过程的复杂性,难以采用数学方法建立其过程的数学模型.因此,文中提出一种遗传算法(GA)与LMBP神经网络算法相结合的逆向神经网络(简称GA-LMBP),采用一系列的实验结果,建立水辅助注塑的过程模交叉验证表明,该模型的预测值与实验值较吻合.输入水辅助注塑制品上不同位置的壁厚,该模型可快速而准确地预测相应的加工参数,包括熔体注射量、注水压力、注水延迟时间和熔体温度.

关键词：水辅助注塑、LMBP神经网络、遗传算法、逆向过程、建模

所属期刊栏目：35

分类号：TQ320.06+2

资助基金：广东省自然科学基金06025643;教育部留学回国人员科研启动基金

在线出版日期：2008-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-27,33