基于BP神經網絡的導管接頭注塑工藝參數優化

作者：廖生溫,王玉勤,王可勝,劉婧

摘要：以醫用介入導管接頭為研究對象,基于塑料成型理論在Moldflow軟件中進行導管接頭模流分析,通過正交實驗極差分析,確定了注塑工藝參數對導管接頭縮痕指數的影響趨勢,得到最佳工藝參數組合。針對實際生產中出現的縮痕缺陷,建立導管接頭縮痕指數的BP神經網絡參數模型,并用遺傳算法進行優化,同時對結果進行仿真模擬,得到縮痕指數為0.0752%,此時的最佳注塑工藝參數為熔體溫度238℃、模具溫度71℃、注塑壓力68 MPa、注塑時間0.61 s、保壓壓力27 MPa、保壓時間24 s,其結果比極差分析法的優化結果(0.088%)減少了14.5%。將遺傳算法優化BP神經網絡后的注塑工藝參數組合應用于導管接頭加工試生產,得到產品外觀無明顯熔接痕,表面質量良好,滿足企業設計要求。

發文機構：巢湖學院機械工程學院

關鍵詞：導管接頭注塑BP神經網絡縮痕指數catheter jointinjection moldingBP neural networksink mark index

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