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以降低聚酰胺66(PA66)齿轮的注塑成型体积收缩率为例,利用正交试验与Moldflow模拟软件获得数据作为神经网络的训练样本,建立PA66齿轮体积收缩率的神经网络预估模型,并通过样本检验了人工神经网络预估模型的准确性,同时缩短了优化工艺参数的时间,达到进一步优化了工艺参数的效果。结果表明,将正交试验法、数值模拟试验与人工神经网络相结合用于塑料齿轮成型工艺参数的优化,可以大大提高工艺设计的效率,并具有较高的准确性。  相似文献   
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