【溫馨提示】====【1】設計包含CAD圖紙 和 DOC文檔，均可以在線預覽，所見即所得，，dwg后綴的文件為CAD圖，超高清，可編輯，無任何水印，，充值下載得到【資源目錄】里展示的所有文件======【2】若題目上備注三維，則表示文件里包含三維源文件，由于三維組成零件數(shù)量較多，為保證預覽的簡潔性，店家將三維文件夾進行了打包。三維預覽圖，均為店主電腦打開軟件進行截圖的，保證能夠打開，下載后解壓即可。======【3】特價促銷，，拼團購買，，均有不同程度的打折優(yōu)惠，，詳情可咨詢QQ：1304139763 或者 414951605======【4】 題目最后的備注【JA系列】為店主整理分類的代號，與課題內容無關，請忽視
類神經網路的自由曲面注塑模具澆口優(yōu)化設計
本研究以噴射位置和柵極的大小作為主要控制參數(shù)設計一個模擬的注塑模具。一旦注入給定的參數(shù)（門和門的位置），產品性能（變形），可以通過發(fā)達的類神經網絡準確地預測。
為了避免眾多的影響因素，第一部分行參數(shù)方程所建立的神經網路限制的范圍內的柵極。最佳注射參數(shù)可以通過模擬退火（SA）優(yōu)化搜索算法，用一個性能指標，主要目的是尋找最佳的柵極部分表面的位置上，并盡量減少空氣變化后的形成部分。本研究還采用了實際的例子，已經通過實驗來證明達到令人滿意的結果。
關鍵詞：類神經網路，注塑模具;模擬退火（SA）
1.介紹
由于近年來行業(yè)的快速發(fā)展，需要有一種快速，高容量生產的商品。產品是采用模具，以節(jié)省時間和成本。塑料制品占多數(shù)。由于這些產品并不需要復雜處理，它可以應付市場需求迅速和方便。
在傳統(tǒng)的塑料生產，設計模具的部分是由人類完成的。然而，由于增加的性能要求時，復雜性塑料制品已增加。首先，幾何形狀的塑料制品難以得出，并且內部形狀往往是復雜的，這也影響到生產的產品。
注塑加工可以分為三個階段：
1.塑料材料加熱到熔融狀態(tài)。然后，通過高壓力，使材料的壓縮，然后進入模腔。
2.模腔填充完成時，熔融塑料被送入腔高施加壓力，以補償收縮的塑料。這確保完全填充模腔。
3.冷卻后，取出產品。
雖然只是一個很小比例的灌裝完整過程的形成周期，但它是非常重要的。如果填寫不完整的，不存在保持壓力和冷卻是必需的。因此，應控制的塑性流體流徹底保證了產品的質量。
牛頓流體的等溫填充模型是最簡單的注塑模具的流填充模型。理查森[1]提出一個完整而詳細的概念。主要的概念是根據(jù)潤滑理論的應用，而且他簡化了復雜的三維流動理論，以2D的Hele-Shaw流動。的Hele-Shaw流動被用來模擬勢流此外，使用在塑料的塑性流動。他承擔了一個非常薄的板塑性流動和充分發(fā)展的流動，忽略了通過的厚度速度的變化。用類似的方法來獲取填充條件的矩形的模腔，和分析得到的結果是由幾乎相同的實驗所導致。
塑料材料如下牛頓流體流動模型在模腔中，推導出的模具流在此理論基礎之上。當形狀復雜的模具有厚度的變化時，平衡方程更改為非線性的，沒有解析解。因此，它可以僅通過有限差分或數(shù)值來解決方案。
當然，作為聚合物的粘彈性流體，最好是使用粘彈性方程來解決流量問題。1998年，Metzner粘彈性模型來模擬磁盤模流模型為中心澆筑。Metzner，采用有限差分方法來解決方程，富爾德的粘彈性效果不會改變速度和溫度的分布。然而，它非常影響應力場。如果它是一個純的粘彈性流模型，流行GNF模型一般是用來進行數(shù)值模擬。
目前，有限元方法主要用于模流問題的解決方案。其他的方法都是純粘彈性模型，如層流C-MOLD-FLOW軟件，我們使用這種方法。有些軟件使用粘彈性Metzner模型，但它被限制為2D模流分析。簡單的模流分析只能是有限的CPU時間。對于形狀復雜的模具，Papthanasion等，使用UCM流體充填分析，用有限差分方法和BFCC協(xié)調系統(tǒng)中的應用
解決方案來分析更復雜的模具形狀，并填充的問題，但它不是商業(yè)化[6]。
許多因素會影響塑料材料注射。灌裝速度，注射壓力和熔融溫度，保壓壓力[7-12]，冷卻管[13,14]和澆口影響精度的塑料產品。因為當注射處理完成時，在模具中的物質流腔導致不均勻的溫度和壓力，并誘導工件冷卻后的殘余應力和變形。
這很難決定對模具表面和門位置。一般情況下，模具的一部分表面位于最廣泛的模具面。找最佳柵極位置取決于經驗。最少的修改模具也是必需的。然而，時間和成本也必須提及，如果選擇的部分行差，大多數(shù)注射模的變形所需超過原始成本。對于模具零件表面，很多工人用各種方法尋找最佳的模具，如幾何部分行形狀和基于特征的設計[15-17]。有些工人使用有限元方法和溯因網絡來尋找最佳門的壓鑄模具設計[18]。
本研究采用溯網絡設置參數(shù)的模具部分行的關系，并使用這個公式為尋找注塑模具部分行作為用于設出門的位置。溯網絡用于匹配的注射壓力和保壓時間執(zhí)行注射成型分析，并建立了這些參數(shù)之間的關系，并輸出注射過程的結果。
已經表明，預測精度溯網絡是遠高于其他網絡[19]。溯造型技術的基礎上溯網絡能夠代表復雜和不確定的關系之間的模流分析結果和注塑參數(shù)。根據(jù)以上發(fā)展起來的網絡，它已表明在產品與合理的準確度，注射應變和注射壓力可以預測。溯網絡已經構造一次澆口位置的關系輸入和模擬已經確定適當?shù)木哂行阅苤笖?shù)的優(yōu)化算法，然后使用搜索最佳位置參數(shù)。
在本文中，已經提出了模擬退火算法的優(yōu)化方法[20]。模擬退火算法是一個模擬退火的方法，最大限度地減少性能索引。它已成功地應用到過濾功能圖像處理[21]，VLSI布局產生[22]，離散公差設計[23]，電火花加工[24]深沖壓間隙[25]，和鑄造模具亞軍的設計[26]。它提供了一個理論的實驗基礎技術的發(fā)展和應用。
2.模具流理論
模流分析包括四個主要部分：
1. 灌漿期。
2. 保壓階段。
3. 冷卻和固化階段。
4. 收縮和翹曲，即應力殘留階段。
因此，主要的模流方程被分成四個組。在填充階段中，所述模腔填充有熔融的塑料流體在高壓力。因此，方程包括：
連續(xù)性方程。的塑性變形或形狀在灌裝過程中，改變伴隨著流（質量守恒）：
R =塑料的密度，V =矢量速度
2、動量方程。牛頓第二定律是用來推導出（加速狀態(tài)）或受力平衡所產生的塑性流動：
P =流量壓力，F(xiàn)=身體的力量; T =應力張量。
3、能量方程。如果液體是不可壓縮的，采用節(jié)能系統(tǒng)和法律保護的流動性材料：
T =溫度; CP =恒壓比熱，Q=熱通量
4、流變學方程
V =變形張量;（V）T =運輸載體
保壓分析。保壓過程被填充在所述模腔后，將壓力保持為了注入更多的塑料，以補償收縮冷卻中。
冷卻分析。冷卻過程中的分析認為的塑性流動分布和熱的關系傳輸。的均勻的模具溫度和填充序列的收縮，會受產品組成。如果溫度非均勻分布，它往往會產生翹曲。這主要是由于熱傳輸和結晶熱的塑料。
r =結晶速率; △H =結晶熱
3.類網絡綜合評估
米勒[22]研究發(fā)現(xiàn)，人類的行為限制了考慮的信息在同一時間。總結對輸入數(shù)據(jù)進行然后概要的信息被傳遞到一個更高的推理水平。
在一個溯網絡，一個復雜的系統(tǒng)可以被分解成更小的，更簡單的子系統(tǒng)分為幾個層使用多項式函數(shù)節(jié)點。這些節(jié)點評估的有限數(shù)量的由一個多項式函數(shù)的輸入和作為后續(xù)節(jié)點的輸入，產生一個輸出下一個層。這些多項式功能節(jié)點指定如下：
1． 規(guī)范器
一個規(guī)范器轉換成原始輸入變量比較普遍的地區(qū)。
其中，a1是歸一化的輸入，Q0，Q1的系數(shù)規(guī)范器，和x1是原始輸入。
2. 白色節(jié)點
一個白色的節(jié)點組成的線性加權和所有的輸出上一層。
其中y1, y2, y3, yn是先前層的輸入，b1 是在輸出的節(jié)點，r0, r1, r2, r3, %, rn是系數(shù)，三聯(lián)節(jié)點。
2． 單點，雙點和三節(jié)點
這些名稱是基于對輸入變量的數(shù)目。 “每個這些節(jié)點的代數(shù)形式中所示以下內容：
z1, z2, z3, %, zn, n1, n2, n3, %, nn, o1, o2, o3, %,on是先前層的輸入，c1, d1, 和 e1是輸出節(jié)點，s0, s1, s2, s3, %, sn, t0, s1, t2, t3,%, tn, u0, u1, u2, u3, %, un是單的系數(shù)，一倍，三倍節(jié)點。
這些節(jié)點是第三度的多項式方程。和雙打三元有交叉項，使之間的互動節(jié)點的輸入變量。
4.部分面模型
本研究使用的實際的工業(yè)產品作為試樣，圖1。模具部件表面位于在最大投影區(qū)。如圖中所示 1，底部是最廣泛的平面和被選擇作為模具的一部分表面。然而，最重要的門位置在零件表面上。
該研究建立了通過使用參數(shù)方程溯神經網絡，以建立模擬退火法（SA），以找到最佳的柵極的路徑位置。部分表面的參數(shù)方程表示：F（Y）= X首先，使用三坐標測量系統(tǒng)來測量的XYZ22點的坐標值（在本研究中z = 0處）上模具部件模具表面的線所示表1中，完全是在曲線上的柵極位置這個空間。
發(fā)展的空間曲線模型之前，數(shù)據(jù)庫中有接受培訓，良好的合作關系之間存在正確的控制點和溯因網絡系統(tǒng)。
圖1注塑模具產品
精確的曲線方程，有助于找到最佳的柵極位置。
要建立一個完整的神經網路，首先要求數(shù)據(jù)庫提供的信息的輸入和輸出參數(shù)必須足夠。預測方誤差（PSE）的標準，然后使用自動確定最佳的結構[23]。該PSE準則用于選擇最不復雜，但仍然是準確的網絡。
PSE是由兩個詞組成的：
凡FSE的網絡的平均平方誤差訓練數(shù)據(jù)的擬合和KP是復雜的罰款網絡，如由下面的等式所示：
CPM是復雜的因子，KP網絡系數(shù); N是訓練數(shù)據(jù)的數(shù)目是使用的和s2p是一個現(xiàn)有的模型誤差方差的估計。
在基于數(shù)據(jù)庫的發(fā)展和預測的準確性的部分表面，一個三層溯網絡，其中包括設計因素（輸入：各種?坐標）和輸出因子（X坐標）的合成自動。它是能夠預測準確的空間在任何時候根據(jù)不同的控制參數(shù)曲線。所有多項式在這個網絡中所使用的方程列于附錄
答：(PSE = 5.8 ′ 10-3).
6