典型文献
基于BP-NSGA-Ⅱ的汽车仪表板注塑工艺优化
文献摘要：
根据大型注塑件产品汽车仪表板的生产质量和成本都有较高要求的特点,以某汽车仪表板为研究对象,研究其注塑工艺参数对体积收缩率和翘曲变形量的影响并进行工艺参数的优化.利用Moldflow软件对其进行数值模拟仿真,采用Box-Behnken试验设计方法进行数据采集,以开模时间、模具温度、注塑时间、熔体温度、速度压力切换、保压压力、保压恒压时间、保压衰减时间、冷却时间9个工艺参数为影响因子,体积收缩率和翘曲变形量为优化目标,运用BP神经网络模型和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得最佳工艺参数组合,结合Moldflow仿真验证了最佳工艺参数组合的准确性,最终两个目标值分别降低了8.58％和8.83％,汽车仪表板的成型质量得到了有效提高.
文献关键词：
汽车仪表板;Moldflow;Box-Behnken试验设计;BP神经网络模型;非支配排序遗传算法;注塑
中图分类号：
作者姓名：
陶诗豪;刘影;苏小平
作者机构：
南京工业大学机械与动力工程学院,南京 211800;南京工业大学艺术设计学院,南京 211800
文献出处：
引用格式：
[1]陶诗豪;刘影;苏小平-.基于BP-NSGA-Ⅱ的汽车仪表板注塑工艺优化)[J].工程塑料应用,2022(05):89-93,100
A类：
B类：
NSGA,汽车仪表板,注塑工艺,注塑件,件产品,生产质量,体积收缩率,翘曲变形量,Moldflow,数值模拟仿真,Box,Behnken,试验设计方法,模具温度,熔体温度,保压,压压,恒压,衰减时间,冷却时间,优化目标,非支配排序遗传算法,获得最佳,最佳工艺参数,数组,仿真验证,两个目标,目标值,成型质量
AB值：
0.256097
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