1、該文主要對注塑成型過程的工藝參數(shù)優(yōu)化和控制進行了研究,并利用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在CAE模擬基礎(chǔ)上對單目標問題進行了優(yōu)化和控制.利用Taguchi實驗設(shè)計方法對工藝參數(shù)進行正交實驗,得出實驗因素最佳水平組合,并對實驗因素對質(zhì)量目標的影響度排序,篩選出對目標變量影響最大的幾個過程參數(shù)作為實現(xiàn)工藝控制的控制變量.估算出最佳實驗因素水平組合下的信噪比值,用CAE模擬驗證實驗設(shè)計結(jié)果的正確性.根據(jù)Taguchi方法得到的實驗結(jié)果確定出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識

2、器的結(jié)構(gòu)同時根據(jù)實驗因素最佳水平得到絡(luò)辨識器離線訓練和測試樣本數(shù)據(jù),對其進行訓練并測試網(wǎng)絡(luò)性能,完成辨識器的離線訓練.通過對具有不同學習算法、不同傳遞函數(shù)及不同隱含層神經(jīng)元個數(shù)的BP網(wǎng)絡(luò)性能進行比較,確定出該文優(yōu)化和控制中采用的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù),對注塑成型過程的工藝參數(shù)進行預測.利用模型參考自適應(yīng)算法實現(xiàn)工藝控制.將完成離線訓練的辨識器和相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器嵌入基于Matlab平臺開發(fā)的控制系統(tǒng)中,實現(xiàn)了注塑成型過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制.采