典型文献
基于高斯过程回归的注塑质量多目标优化方法
文献摘要：
以车灯导光条为研究对象,建立有限元仿真模型,利用高斯过程回归与人工神经网络建立代理模型,并以此作为多目标遗传算法寻优的适应度函数.结果表明:基于代理模型的多目标优化方法可有效快速地获得较佳的成型工艺参数组合;相比人工神经网络算法,高斯过程回归算法更适合小样本复杂数据.研究得到的最佳工艺参数组合为:注射时间2.3 s,熔体温度263℃,模具温度62℃,保压压力124％,保压时间17 s.其对应指标结果为:缩痕为1.3μm,平均体积收缩率为-0.118 7％,翘曲变形量3.549 mm.这对于车灯导光条注塑生产质量调控具有重要的指导价值.
文献关键词：
车灯导光条;熵权法;高斯过程回归;人工神经网络;多目标遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
许方敏;许忠斌;朱科;叶吉虎;周祥
作者机构：
浙江大学化工机械研究所,浙江杭州310027;浙江大学机器人研究院,浙江宁波315000;杭州索凯实业有限公司,浙江杭州310000
文献出处：
引用格式：
[1]许方敏;许忠斌;朱科;叶吉虎;周祥-.基于高斯过程回归的注塑质量多目标优化方法)[J].塑料工业,2022(04):94-98,122
A类：
车灯导光条
B类：
高斯过程回归,注塑,多目标优化方法,有限元仿真,人工神经网络,代理模型,多目标遗传算法,算法寻优,适应度函数,较佳,成型工艺,数组,比人,神经网络算法,回归算法,小样本,复杂数据,最佳工艺参数,注射时间,熔体温度,模具温度,压压,保压时间,体积收缩率,翘曲变形量,生产质量,指导价值
AB值：
0.297772
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