基于Moldflow与BP神经网络算法的三相铜牌注塑参数优化与预测分析

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以某三相铜牌为研究对象,基于正交试验和BP神经网络模型对铜片嵌入面平面度进行预测和分析.采用Moldflow浇口定位器,确定最佳的浇口位置并建立流道系统.基于初始工艺参数进行模流分析,发现三个位置的平面度均不满足要求.通过正交试验的极差与方差分析,得到各工艺参数对平均平面度的影响程度.建立BP神经网络,基于正交试验数据进行训练.结果表明:基于BP神经网络预测和模流分析,得到三个铜片嵌入面的平面度I、II和III分别为1.402、1.488及1.571 mm,相比初始工艺分别降低25.3%、22.6%和27.1%,优化效果明显,且满足设计指标要求.试模样品外观状态良好,平面度满足要求,优化工艺可用于实际生产.
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