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基于BP神经网络的导管接头注塑工艺参数优化

2021-03-22廖生温王玉勤王可胜刘婧

工程塑料应用 2021年3期
关键词:工艺优化模型

廖生温,王玉勤,王可胜,刘婧

(巢湖学院机械工程学院,安徽巢湖 238000)

近年来,随着我国经济的快速增长,国民生活水平的不断提高,人们对医疗健康的消费需求也在不断提升,带动了医疗器械市场保持持续增长的趋势[1]。血管介入治疗是通过高科技手段将介入导丝、导管等精密医疗器械抵达体内病变区域,从而进行诊断和局部治疗进行的一种微创性治疗[2]。介入导管关系到治疗的成败,要求具有良好的生物相容性。导管的结构主要包括导管接头、导管体及其它组件,导管接头是与其它设备相连输送液体或物质到达介入导管的远端,其材料为高分子材料,导管接头注塑的同时完成与导管的熔化粘接,注塑工艺对导管接头的性能与质量有重要的影响[2]。与传统注塑模具设计方法相比,注塑CAE技术能够提前对塑料制品的各种缺陷进行准确控制与预测,摆脱模具的反复试模、修模,从而缩短模具开发周期,减少修模次数,提高模具合格率、降低企业生产成本[3]。

目前,已有众多学者对注塑工艺参数优化做了大量研究,例如,么大锁等[4]对检测仪外壳注塑进行模流仿真分析,建立多输入-多输出的BP神经网络模型进行训练与预测,采用遗传算法对注塑工艺参数进行多目标优化,以有效控制检测仪外壳翘曲变形、体积收缩率和缩痕指数,进行了制件试生产,得到检测仪外壳最大翘曲变形量为0.394 mm,外观表面质量较好,无明显缩痕。S.Kitayama等[5]使用RBF网络多目标优化设计得到熔接痕温度和夹紧力之间的关系,解决了熔接痕影响产品外观的问题,提高了产品质量。……

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