氣輔成型工藝參數(shù)智能多目標優(yōu)化方法研究.pdf

1、氣輔成型是近幾年發(fā)展起來的一種新型塑料加工技術(shù)，具有可提高產(chǎn)品表面質(zhì)量、增加制品強度、減少翹曲、降低成本等優(yōu)點。由于成型過程增加了氣體因素，使其工藝較傳統(tǒng)注塑更為復(fù)雜。如何篩選出對成型過程有重要影響的工藝參數(shù)并進行優(yōu)化配置以獲得滿意的制品質(zhì)量是目前該領(lǐng)域的一大難題。根據(jù)目前國內(nèi)外氣輔成型工藝優(yōu)化的研究現(xiàn)狀，本文提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法(NN-GA)的智能多目標優(yōu)化方法，用于工藝參數(shù)最優(yōu)組合選取的求解，為成型過程工藝參數(shù)的優(yōu)化提供新的

2、解題思路。
　　 本文主要研究工作如下：
　　 1、綜合考察及評價多個工藝參數(shù)對成型制品質(zhì)量的影響，歸納總結(jié)氣輔制品常見缺陷產(chǎn)生的機理并探討相應(yīng)的解決方法。
　　 2、利用基于試驗統(tǒng)計分析結(jié)合數(shù)值模擬的方法進行工藝參數(shù)初步優(yōu)化。選取成型過程中影響較大的幾個工藝參數(shù)為優(yōu)化對象，選定氣輔制品的幾個質(zhì)量指標作為考察目標，通過安排正交試驗得出各個工藝參數(shù)對質(zhì)量指標的影響程度，并分析求得一組較優(yōu)工藝參數(shù)組合。
　　

3、 3、建立氣輔成型工藝參數(shù)與制品質(zhì)量指標關(guān)系的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。以正交試驗得到的較優(yōu)參數(shù)組合值為依據(jù)，按均勻設(shè)計思想選取學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建的RBF網(wǎng)絡(luò)模型用于遺傳算法優(yōu)化過程中目標函數(shù)值的快速求解。
　　 4、選擇NSGA-Ⅱ多目標遺傳算法策略，結(jié)合建立好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，應(yīng)用遺傳算法進行多目標迭代優(yōu)化獲得工藝參數(shù)的Pareto最優(yōu)解集并實現(xiàn)其組合值的最優(yōu)化設(shè)定，最后通過數(shù)值模擬表明了本文基于NN-GA智能多目標優(yōu)