注塑模CAE智能化和遠(yuǎn)程應(yīng)用系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、CAE軟件的智能化是當(dāng)今CAE應(yīng)用系統(tǒng)的一個(gè)重要發(fā)展方向,運(yùn)用人工智能技術(shù)及方法,在原有CAE軟件準(zhǔn)確的計(jì)算功能基礎(chǔ)上,由系統(tǒng)幫助用戶實(shí)現(xiàn)各種參數(shù)的優(yōu)化設(shè)置、提供合理的工藝評(píng)價(jià)以及改進(jìn)建議,將能有效提高CAE軟件的應(yīng)用價(jià)值,大大減輕用戶的負(fù)擔(dān).該文試圖運(yùn)用知識(shí)工程的原理和方法,解決傳統(tǒng)注塑模CAE系統(tǒng)中一些需要耗費(fèi)用戶大量精力的決策性問題,推進(jìn)CAE軟件向智能方向發(fā)展.該文建立了徑向基函數(shù)注塑成型注射壓力和熔體溫度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,與通常的

2、BP網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)最優(yōu)算法和LM算法進(jìn)行了對(duì)比,并用注塑模CAE分析結(jié)果進(jìn)行了校核.結(jié)果表明,對(duì)于該文研究的問題,徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)在精度、訓(xùn)練速度等方面優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò).具體內(nèi)容包括優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的確立,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出參數(shù)的確定,學(xué)習(xí)樣本的組織等.對(duì)于個(gè)別難以計(jì)算的參數(shù)還給出了詳細(xì)的算法.面對(duì)CAE分析產(chǎn)生的大量信息,該文通過對(duì)分析方案進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘得到分析結(jié)果的知識(shí)化表示,依據(jù)注塑成型領(lǐng)域的專家知識(shí),采用專家系統(tǒng)技術(shù)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行推理,給出方