[发明专利]一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数的方法在审
| 申请号： | 202010338720.4 | 申请日： | 2020-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN111723513A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 金小石 | 申请（专利权）人： | 深圳同奈信息科技有限公司;金小石 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/17;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/22 |
| 代理公司： | 深圳德高智行知识产权代理事务所(普通合伙) 44696 | 代理人： | 李戍 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华区龙*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数的方法，包含下列步骤：建立一个机器学习神经网络；并以物理模型为基础的注塑模拟软件作为学习对象，用机器学习算法中的反演算法调整神经网络的权值，使之在使用相同的输入参数后算出符合基于物理模型的注塑模拟软件算出的对应结果。然后根据传感器量化的注塑系统中的测量值与此培训学习好的神经网络模型预测值之差，来反演出注塑模拟软件中应该使用的输入参数，其中最主要的参数是，但不局限于，流变模型系数。这些经过机器学习反演调整后的输入参数再代回注塑模拟软件就可以减小模拟预测值与实际测量值之间的差异，实现仿真注塑工艺的数字孪生以便智能控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 机器 学习 神经网络 进行 反演 模拟 参数 方法 | ||
【主权项】：
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