论文摘要
分析了小型单螺杆挤出机耗材生产线工艺因素与三维(3D)打印耗材线径间的相互关系,建立了一个基于反向传播(BP)神经网络的预测模型,将生产线的定径模头温度(三段)、机筒温度、螺杆转速、牵引机转速作为输入变量,耗材线径作为输出变量。结果表明,该BP神经网络预测模型能获得较精确的结果,预测模型性能较好,并基于所开发的网络模型设计开发生产线预测软件,该软件对高效地合理安排加工工艺具有一定指导意义。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 方胜杰,毕超
关键词: 神经网络,预测模型,单螺杆挤出,挤出工艺
来源: 中国塑料 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 有机化工,自动化技术
单位: 北京化工大学机电工程学院
分类号: TP183;TQ320.663
DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2019.10.010
页码: 54-58
总页数: 5
文件大小: 982K
下载量: 46
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