[发明专利]电热变模温注塑模具加热系统设计方法在审

专利信息
申请号: 201610013088.X 申请日: 2016-01-08
公开(公告)号: CN105760571A 公开(公告)日: 2016-07-13
发明(设计)人: 李吉泉;周杭超;姜少飞;周升铭 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种基于BP‑NSGA2多目标优化与TOPSIS多属性决策的电热变模温注塑模具加热系统优化方法,包括:步骤S100,建立模具加热阶段热响应分析模型,确定设计变量和优化目标;步骤S200,采用中心复合试验设计获得试验样本;步骤S300,对样本进行训练,并建立加热时间和加热后型腔表面温差的BP神经网络模型;步骤S400,运用NSGA2多目标遗传算法对BP神经网络模型进行优化,获得Pareto最优解集;步骤S500,采用熵值权重法确定各优化目标的客观权重;步骤S600,基于TOPSIS策略对Pareto最优解集进行优先度排序获得最佳的加热方案。本发明有效地提高模具的加热效率,改善型腔表面的温度均匀性,提高模具的开发效率,缩短开发成本以及开发周期。
搜索关键词: 电热 变模温 注塑 模具 加热 系统 设计 方法
【主权项】:
一种基于BP‑NSGA2多目标优化与TOPSIS多属性决策的电热变模温注塑模具加热系统优化方法,其特征在于,该加热方法包括以下步骤:步骤S100,建立模具加热阶段热响应分析模型,其中以电热棒的规格和空间布局为设计变量,加热效率和型腔表面温度均匀性为优化目标;步骤S200,采用中心复合试验设计CCD获得试验样本;步骤S300,对样本进行训练,并建立加热时间和加热后型腔表面温差的BP神经网络模型;步骤S400,运用NSGA2多目标遗传算法对BP神经网络模型进行优化,获得Pareto最优解集;步骤S500,采用熵值权重法确定各优化目标的客观权重;步骤S600,基于TOPSIS策略对Pareto最优解集进行优先度排序获得最佳的加热方案。
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