融合线性和非线性残差的一次性垃圾分类模型

为应对一次性塑料垃圾难检测的问题,应用卷积神经网络提出一次性塑料垃圾分类模型。该模型在预处理阶段模拟手工提取方式捕获线性和非线性残差信息,在残差特征学习阶段通过卷积神经网络融合线性和非线性残差特征。仿真结果表明:线性和非线性残差特征具备较优的分类能力,深层次网络有利于融合各类残差且学习捕获高级语义特征信息,本模型的检测分类准确率为75.84%,优于传统HOG模型约8%。     

基于深度Inception网络的包装袋检测模型

基于深度Inception网络的包装袋检测模型,设计3个Inception模块,称为Inception1、Inception2和Inception3;设计多个方案开展检测性能研究工作。经仿真分析,方案七包装袋检测模型拥有8个网络层,在第1～3个、第7个网络层应用卷积核尺寸为3×3的标准卷积,在第4～6个网络层依次应用Inception1、Inception2和Inception3模块,获得最佳的检测准确率0.768 4。说明较前网络层的Inception1模块可捕获细致的塑料包装袋纹理特征;Inception2模块应用多尺寸卷积核和平均池化可捕获多样化纹理特征;较末端网络层的Inception3模块可对高度抽象特征进行特征变换和提取。方案七模型检测准确率高于传统HOG模型约12%。     

基于DOE厚壁零件气辅成型缺陷的解决途径

因产品功能要求的厚壁零件,通常利用气辅成型的方法注射成型.但气针的规格和位置、气压参数与传统注射参数交互作用,常常导致该类零件亮斑、气指痕、熔接线等注射缺陷.将DOE试验设计引入气辅注塑成型参数配置和优化中,通过遴选试验因子及其水平数量拟合选定模型,进行残差分析,优化成型参数,并用试验验证该方法可有效地消除注射缺陷.     

基于深度残差网络的塑料齿轮玩具网络模型

为提升塑料齿轮玩具工艺参数缺陷预测性能,应用深度学习卷积神经网络技术,提出2个基于深度残差网络的塑料齿轮玩具网络模型,称为模型1、模型2。经仿真分析可知:当批次样本量为8、训练代数为1 000时,模型2对体积收缩率、翘曲量的预测误差百分比分别为0.009 7%、0.010 2%,优于模型1;模型2对塑料齿轮玩具工艺参数体积收缩率、翘曲量预测精确率分别为92.146 8%、90.288 4%。说明模型2应用深度残差网络可提取多样化、抽象的语义特征,具备较小的预测误差百分比、较高的预测可信度和较高的预测效率。研究结果可为当前塑料齿轮玩具工艺参数预测工作提供一定的参考。     

宽约束型包装袋垃圾分类模型设计

借鉴空域富模型高通滤波器、量化截断机制和卷积神经网络特性,设计宽约束型包装袋垃圾分类模型。研究结果表明:方案八设计的2种量化截断机制捕获到2种约束型残差特征图,有利于特征汇聚;且应用设计的2种子卷积神经网络捕获到多样化包装袋信息,对包装袋垃圾的识别分类准确率为66.2%,高于传统HOG模型约6%。     

基于Minitab DOE的注射颜色和光泽度的成型参数优化

通过Minitab软件的DOE试验设计模块,分析和遴选了影响注射成型塑料零件表面颜色和光泽度的若干关键的试验因子及其水平数量,拟合了选定模型,进行残差分析,利用因子间交互效应的关系,优化了注射成型参数,达到精密控制成型颜色和光泽度的目标.     

Pro／E塑料顾问在注射模具设计中的应用

本文以Pro/E Wildfire 3.0中的Plastic Advisor(塑料顾问)为平台,以音箱面板零件为例说明塑料制品进行注射成型工艺分析和注射成型模拟的方法。利用此模块可对设计者提供有益的参考,从而提高塑料制品的成型质量,减少缺陷的产生,降低生产成本,缩短生产周期。     

ProE塑料顾问在注射模具设计中的应用

本文以pro／E Wildfire 3．0中的Plastic Advisor（塑料顾问）为平台,以音箱面板零件为例说明塑料制品进行注射成型工艺分析和注射成型模拟的方法。利用此模块可对设计者提供有益的参考,从而提高塑料制品的成型质量,减少缺陷的产生,降低生产成本,缩短生产周期。     

基于Pro/E-EMX的摄像头盖注塑模设计

针对摄像头盖的结构和特点,以Pro/Engineer 4.0及EMX 5.0软件为平台对其进行了注塑模的3D设计.利用Pro/E软件中特有的模具设计模块,并结合Plastic Advisor(塑料顾问)模拟塑料流动过程,可以有效地防止或降低塑件的成型缺陷,大大缩短设计周期,降低成本.     

基于CNN的塑料光纤信道解码技术研究

为降低塑料光纤中放大自发发射噪声对解码信号的影响,应用卷积神经网络实现塑料光纤信道解码器,并设计三个TInception类型网络。将TanH非线性激活函数应用于解码器网络第一层,将设计的TInception2应用于解码器网络第二层,可提升训练效率,便于从塑料光纤信号中捕获多样且抽象的信号特征,增强模型的特征表达能力。经仿真,本塑料光纤信道解码器在非对称X～2噪声信道、非对称高斯噪声信道、加性高斯白噪声信道上,对于硬判决和软判决,Q因子为5.75时,信号误码率分别为0.082 72、0.000 64、0.007 26、0.001 23、0.006 27和0.001 34,均低于传统Viterbi光纤信道解码器和反馈神经网络解码器。     

波纹管模具成型面的修复

介绍塑料波纹管极易损坏的成波块成型面的简易修复方法。所设计的夹具、刀具用于修复波纹管模具成型面，可克服排屑、进刀及成对模块轴向稳合等诸多困难。成型面轴向、径向稳合均能达到原设计要求。     

基于神经网络的风电塑料齿轮箱模具工艺参数多目标优化

基于神经网络的风电塑料齿轮箱优化模型,通过设计并行神经网络捕获抽象、全面、非线性、大感受野的翘区、体积收缩语义特征信息。经仿真可知,当塑料熔体温度为240oC、模具温度为52.58oC、注射时间为1.01 s时,齿轮箱具备较小翘曲量和体积收缩率。应用Pro/E软件、工艺参数模拟齿轮圈注塑过程,仿真可知,注塑位置为c时,齿轮圈的注塑时长最小,注塑温度分布较均匀,不易出现翘曲、变形等缺陷。     

基于Moldflow软件的双色注塑成型工艺优化

以某双色塑料扣为研究对象,利用Moldflow软件的热塑性塑料重叠注塑模块,分析并优化了双色注塑成型工艺。结果表明:通过增大产品局部壁厚、增加浇口数量以及采用衰减式保压方案的方式,使流动前沿温度的温差由132.3 ℃降至7.7 ℃,平均体积收缩率由7.743%降至5.300%,翘曲变形量由0.558 3 mm降至0.273 3 mm,并使第一次注塑与第二次注塑的充填时间差由0.510 s降至0.099 s。通过分析优化,得到了合理的双色塑料扣注塑成型工艺参数,降低了产生成型缺陷的可能性,提高了产品质量。     

专利文摘

脉冲式塑料波纹管成型装置该成型装置具有工作平台和成型模具,在工作平台中部安装有模块前进轨道,在模块前进轨道2侧安装有模块返回轨道,对应于每一模块设置有与前进轨道垂直的模块分离闭合轨道,在工作平台上安装有驱动模块运动的驱动马达以及模块分开装置和模块闭合装置。本实用新型将现有塑料波纹管成型装置成型模块的回转运动轨迹改变为短距离的脉冲型运动轨迹,可以减少模块数量,降低设备成本(专利号ZL03269280.3)。摘自《实用新型专利公报》带有扩口装置的塑料波纹管成型机本实用新型成型机包括立柱,套装在立柱上、其高度能上下调整并…     

注射成型过程中非牛顿塑料熔体的粘度模型

本文在探讨塑料熔体粘度模型基础上,重点讨论了一种适用范围更广的Cross粘度模型,并根据塑料熔体在注射成型过程的流动特点,采用Arrhenius方程建立了适用于注射充填过程的五参数Cross粘度模型和利用WLF方程建立起适用于注射保压过程的七参数Cross粘度模型。具体讨论模型的特征和适用范围,为注射模设计和成型模拟提供了理论依据。     

煤炭科学研究总院重庆研究院工程塑料应用开发中心

煤炭科学研究总院重庆研究院工程塑料应用开发中心是直属国家煤矿安全技术工程研究中心的二级公司，主要从事改性塑料的研制、生产、销售和服务。可根据用户的要求进行材料设计和生产，并提供模具和成型工艺咨询服务。塑料中心具有雄厚的研发实力和规模化的生产线及先进齐全的检测仪器。建立了大规模现代化的改性塑料车间、管材成型车间、注射成型车间和材料性能检测实验室，     

基于BP 神经网络的塑料齿轮玩具注射成型优化分析

以某塑料拼插齿轮玩具为研究对象,采用自然平衡法设计1模144腔注塑模具。对有限元模型进行合理简化,并采用Moldflow软件进行塑料齿轮注射成型过程中的流动和翘曲分析。针对初始方案中出现的熔接痕和翘曲等缺陷,建立齿轮玩具BP 人工神经网络模型,通过BP神经网络算法训练各工艺参数,并对体积收缩率和总翘曲量进行预测。将训练后较优的工艺参数组合应用于注射成型后,使得该塑料齿轮熔接痕分布改变,翘曲变形量明显降低。     

国外纤维增强热塑性塑料发展概况

纤维增强热塑性塑料（FRTP）因其重量轻,抗冲击性和疲劳韧性好,成型周期短,可循环利用等诸多优点,近年在稳定发展。本文概述了国外纤维增强热塑性塑料的发展形势、材料种类、知名厂商及其产品和FRTP最终制品的成型工艺。     

面向家族制模具多异型腔不平衡充填的快速优化设计

由于家族制模具多异型腔结构的不平衡性,极易在注射成型过程中产生局部充填不满、迟滞效应等缺陷,很大程度上制约着制品的品质。在对塑料熔体流动分析的基础上,发现流道截面半径和长度是影响熔体体积流量和压力分布的重要因素。针对指示灯柱产品多异型腔组合结构的注射成型特征,提出将不同型腔间充填末端的最大平均压力差作为不平衡因子,集成一种基于均匀设计多维结构变量的快速优化机制,结合遗传算法全局优化获得指标最优的流道方案。模拟验证结果表明,结构参数改进后的流道系统充填平衡效果明显优于初始结果。     

压塑工艺及模具设计——上篇 塑料压制成型 第三讲 压制成型零件设计（一）

压塑与注塑采用不同类型的塑料,前者采用热固性塑料,后者采用热塑性塑料。压塑成型工艺及模具设计是一门不断发展的综合科学,不仅随着高分子材料合成技术的提高,压塑成型设备的更新,成型工艺的成熟而改进,而且随着计算机技术,快速造型技术,数值模拟技术,数字化应用技术,智能技术等在压塑成型加工领域渗透而发展。本讲座内容主要包括:压制成型工艺及分类,压制件设计,压制模结构设计及其零件设计,压制成型设备,压制塑件质量控制及缺陷分析,压制成型模应用举例;压注成型原理及工艺过程,压注成型模具结构设计,压注成型压力的计算,压注成型设备的选择,压注塑件质量及缺陷分析,压注成型模应用举例。