【摘 要】
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以某型号网络通信中继器为实例,分析了其外形结构及尺寸,选择了合适的材料及注塑工艺参数,基于Moldflow软件对塑件的最大翘曲变形量进行了分析.基于正交试验法,以最大翘曲变
【机 构】
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河南艺术职业学院,河南郑州451464
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以某型号网络通信中继器为实例,分析了其外形结构及尺寸,选择了合适的材料及注塑工艺参数,基于Moldflow软件对塑件的最大翘曲变形量进行了分析.基于正交试验法,以最大翘曲变形量为指标对注塑工艺参数进行优化,分析结果表明:模具表面温度和熔体温度对塑件的最大翘曲变形影响显著,并且优化后的工艺参数使塑件的最大翘曲变形量降低了14.13％.基于BP神经网络,采用MATLAB软件对塑件的最大翘曲变形量进行了预测,结果表明:所建立的神经网络具有较高的预测精度,能够应用于注塑成型过程中的塑件最大翘曲变形量预测,以提高模具设计和生产的效率.
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