[发明专利]一种基于深度学习的注塑工艺优化方法有效
| 申请号： | 202010748281.4 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN112115635B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 顾亦然;卢逸飞;霍建霖;郭玉雯 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/23;G06F30/17;B29C45/17;G06F113/22 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的注塑工艺优化方法，步骤如下：选取注塑工艺参数；将注塑工艺参数数值分成不同水平组合，利用正交试验对水平组合进行仿真；将仿真结果导入到数据分析软件中，得到各注塑工艺参数对注塑过程影响程度排名；对排名靠前的注塑工艺参数，进行仿真训练；利用深度学习对训练结果建立多参数回归模型，预测新输入注塑工艺参数组合的翘曲量，对比仿真结果进行验证；建立注塑工艺参数优化推荐系统；调整注塑件的操作参数，进行批量生产。本发明通过建立深度学习回归模型的二次优化，开发出注塑参数推荐系统，符合现代注塑的质量周期要求，提高获取最优参数组合的精确性，提高生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 注塑 工艺 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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