【摘 要】
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以某汽车内置储物盒为研究对象，结合聚合物流变学的基本理论，采用Moldflow软件对汽车内置储物盒注塑成型进行模流分析。建立多输入一多输出的BP神经网络拓扑模型，以模流分析得到
【基金项目】
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安徽省高等教育提升计划自然科学研究项目（TSKJ2017805）
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以某汽车内置储物盒为研究对象，结合聚合物流变学的基本理论，采用Moldflow软件对汽车内置储物盒注塑成型进行模流分析。建立多输入一多输出的BP神经网络拓扑模型，以模流分析得到的充填时间、体积收缩率和总翘曲量等作为BP神经网络的训练样本，采用拟牛顿算法对网络模型进行训练。通过预测值和模拟值的对比，发现训练后BP神经网络模型的相对误差较小，并具有很好的预测能力。以此网络模型对其它各工艺参数组合进行预测，得到了较优的工艺参数匹配关系。并进行试模加工，得到了合格的汽车内置储物盒制件。
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