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[发明专利]注塑件浇注方案优化方法及其优化的注塑件浇注方案-CN201811201568.4在审
发明人：唐西西;王俊;王晶晶;封旭;黄力 -专利权人： 柳州市城中区聚宝机械冲压厂;广西科技大学
申请日： 2018-10-16 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： B29C45/27 文献下载
摘要：本发明提供的一种注塑件浇注方案优化方法，包括以下步骤：针对注塑件建立至少2种预浇注方案；对所述预浇注方案进行流动+翘曲分析；依据所述流动+翘曲分析结果从所有所述预浇注方案中选取最优预浇注方案；对所述最优预浇注方案进行优化，获得最终注塑件浇注方案。通过建立多种预浇注方案以降低设计者经验对基础浇注方案的影响，避免基础浇注方案过度依赖设计者的经验，由于设计者经验不足引起的基础浇注方案存在成型缺陷，从而导致后续的优化复杂，计算量大的问题，提高了设计效率，缩短了从模具设计到产品成型的周期，提升了经济效益。
浇注注塑件基础浇注设计者经验方案优化翘曲分析优化产品成型成型缺陷模具设计设计效率计算量流动

[发明专利]一种基于扩展H∞滤波的农业机器人滑移运动模型估计方法-CN201711211028.X在审
发明人：黄力;刘胜永;万选明;王晶晶 -专利权人： 柳州市城中区聚宝机械冲压厂
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-08-31 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于扩展H∞滤波的农业机器人滑移运动模型估计方法，主要解决现有技术中存在估计算法中需要精确的噪声统计信息，因而无法克服测量单元引入的噪声误差干扰，使得估计误差存在随着时间的累积误差较大，导致精度偏低，收敛时间过长的技术问题。本发明通过采用扩展H∞滤波在线实时估计ICRs参数值，对不同运行路况进行双模态并行估计的技术方案，较好的解决了该问题，可用于农业机器人的工业生产中。
农业机器人滤波滑移运动模型估计在线实时估计测量单元估计算法估计误差累积误差噪声统计噪声误差双模态可用路况收敛并行引入

[发明专利]基于SOM神经网络的注塑工艺优化方法及注塑工艺-CN201711211181.2在审
发明人：唐西西;李炜;黄力;王晶晶;盘承军 -专利权人： 柳州市城中区聚宝机械冲压厂
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： B29C45/76 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于SOM神经网络的注塑工艺优化方法，包括以下步骤建立注塑产品的模流分析模型；利用CAE软件对模流分析模型的注塑工艺参数进行模拟仿真，获取导致注塑产品产生注塑缺陷的注塑工艺参数种类；基于注塑工艺参数，利用正交试验以及CAE软件获取注塑工艺参数种类导致注塑产品产生注塑缺陷的注塑工艺参数影响权重以及第一优化注塑工艺参数；基于注塑工艺参数影响权重以及第一优化注塑工艺参数，利用SOM神经网络获取最终优化注塑工艺参数。上述基于SOM神经网络的注塑工艺优化方法，不需要测试样本或对测试样本进行检验，符合注塑工艺参数对注塑成型质量的直接影响模型，提高获取的最终优化注塑工艺参数的精确性。
基于 som 神经网络注塑工艺优化方法

[发明专利]基于GRNN神经网络的注塑工艺优化方法及注塑工艺-CN201711211044.9在审
发明人：唐西西;邓其贵;王晶晶;梁德坚;黄力 -专利权人： 柳州市城中区聚宝机械冲压厂
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于GRNN神经网络的注塑工艺优化方法，包括以下步骤建立注塑产品的CAE分析模型；利用CAE软件对所述CAE分析模型的注塑工艺参数进行仿真，确定影响所述注塑产品产生注塑缺陷的注塑工艺参数种类；将所述注塑工艺参数种类转化为控制参数种类；基于所述控制参数种类，利用GRNN神经网络进行网络训练，获取最终优化控制参数。上述基于GRNN神经网络的注塑工艺优化方法，利用GRNN神经网络进行网络训练，相比于其他神经网络，尤其是相比于BP神经网络，调用的参数少，网络训练速度较快，收敛性提高，能够提高注塑工艺参数优化的准确性。
基于 grnn 神经网络注塑工艺优化方法