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在压力铸造生产中，很多时候因为浇铸口、排气口位置及压铸力等控制参数选择不合理导致缩孔、冷隔或者气孔等缺陷。浇铸口和排气口位置等工艺参数经过优化计算后可以大大减少这些缺陷。文章利用铸造充型过程数值仿真软件。通过数值计算获得一些有关控制参数的实验结果；然后将数值实验结果作为样本数据，运用Levenberg-Marquardt算法训练神经网络，建立起输入参数(各个工艺参数)和输出值(充型时间和充型结束时型腔内最高温度与最低温度之差)之间的函数关系；再使用遗传算法对该问题寻优。从而得到最合适的浇铸参数。