購物車(0)
基于BP神經網絡的復合材料注塑工藝優化
黃維; 錢應平; 高創 湖北工業大學機械工程學院; 湖北武漢430068
關鍵詞：碳纖維 加權平均法 bp神經網絡 工藝參數
摘要：針對纖維復合材料注塑件提出的高模量、低翹曲、高效率等要求,利用加權平均法兼容以上優點,通過層次分析法比較出制件力學性能、表面質量和生產效率的相對重要程度,構造判斷矩陣得到不同權值,再利用BP神經網絡算法對正交試驗所得數據進行模擬,模擬所得數據誤差在10%以內,最后,為提高數據的精度,通過縮短數據之間的步長,重新進行算法模擬得,到最佳工藝參數組合,并經過Moldflow反饋分析,證明了該方法的準確性。
湖北工業大學學報雜志要求:
{1}正文每段第一行起空兩格;文中獨立段落的引文,首行另起空四格,回行空二格排齊,獨立段落的引文首尾不必加引號。獨立段落的引文字體變為仿宋體。
{2}所投稿件需是本人原創。如為多人合作作品，須征得其他作者同意，并注明其他作者。因稿件著作權引發的糾紛，由作者自行負擔。
{3}每篇論文必須包括中文題名、中文作者名、中文作者單位、中文作者單位所在地名及郵政編碼、中文摘要和關鍵詞、中國圖書資料分類號、正文、參考文獻及第一作者簡介。
{4}文內標題層次一般不超過3級，一律用1、1.1、1.2、1.1.1、1.1.2等標識，均頂格寫。
{5}參考文獻集中列于文末并標上序號，正文中也相應用方括號注明，在文獻題名后標注該文獻的類型。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
相關期刊
