郑生荣
- 作品数：15 被引量：119H指数：6
- 供职机构：南昌大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目江西省教育厅科学技术研究项目江西省科技厅科技攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程金属学及工艺医药卫生更多>>
- 塑料注射成型工艺参数优化的研究
- 郑生荣
- 关键词：塑料成型
- 注塑参数优化研究方法
- 对参数优化方法在注塑研究中的应用进行了综述，阐述了各方法的基本原理和主要特点，着重讨论了优化方法所适用的优化问题的类型和其对注塑翘曲、收缩、熔接缝及强度的预测能力以及模拟软件的应用，探讨了不同优化方法相结合对搜索效率和优...
- 郑生荣辛勇杨国泰何成宏
- 关键词：人工神经网络遗传算法模拟退火法搜索效率
- 文献传递
- 人工神经网络在注塑参数预测中的应用被引量：16
- 2003年
- 应用人工神经网络技术建立了注塑工艺参数值快速预测的双层BP网络模型。利用CAE软件进行模拟 ,获取训练样本。用Matlab语言编制了应用程序 ,对网络的训练及参数预测的过程进行求解。将网络预测结果与模拟所得验证数据进行比较和误差分析 ,显示出BP网络的稳定性和可靠性。经实例验证 。
- 郑生荣辛勇杨国泰何成宏
- 关键词：人工神经网络MATLAB注塑工艺参数
- 一种改进的实数编码混合遗传算法被引量：30
- 2006年
- 为解决简单遗传算法的不成熟收敛和收敛速度慢的问题,针对实数编码遗传算法提出了初始种群的网格分布法,单步遗传操作后的最优个体保留策略,以及改进的动态交叉和自适应变异概率等,并应用上代最优个体替换当代最差个体的种群进化方法和近亲交叉回避机制等措施对其进行了综合改进。算例表明,该改进算法能有效实现全局优化,提高进化效率,对求解复杂的优化问题具有广泛的适应性。
- 郑生荣赖家美刘国亮唐刚
- 关键词：实数编码动态自适应混合遗传算法
- CAD/CAE集成有限元模型转换在注射模具设计中的应用被引量：5
- 2007年
- 从研究注射模具CAD/CAE的集成出发,分析了几何模型转换的不足,提出了一种采用有限元模型转换代替几何模型转换的方法。阐述了有限元模型转换相对于几何模型转换的优势,及其实现方法和途径。通过编制模型转换接口程序,成功地实现了方便快捷的有限元模型从CAD系统到CAE系统的"零失真"转换。
- 刘国亮张兴旺郑生荣
- 关键词：CAD/CAE集成注射模具
- 电器产品注塑制品成型过程CAD/CAE技术集成与产品质量预测
- 辛勇伍晓宇郑生荣孙玲杨国泰何成宏
- 该课题利用已有的CAD和注塑模设计分析工具，应用特征参数化建模方法，构建电器类注塑产品的CAD几何模型，并转换成CAE分析模型，能对多型腔不对称复杂形状注塑产品的成型过程进行计算机仿真并已在多型腔注塑产品的开发试验中得到...
- 关键词：
- 关键词：计算机仿真电器产品
- 注塑参数优化研究方法
- 2008年
- 对参数优化方法在注塑研究中的应用进行了综述,阐述了各方法的基本原理和主要特点,着重讨论了优化方法所适用的优化问题的类型和其对注塑翘曲、收缩、熔接缝及强度的预测能力以及模拟软件的应用,探讨了不同优化方法相结合对搜索效率和优化结果的影响。
- 郑生荣辛勇杨国泰何成宏
- 关键词：人工神经网络遗传算法模拟退火法
- 薄壁注塑制品成型过程CAD/CAE技术集成
- 辛勇杨国泰伍晓宇何成宏郑生荣黄英勇刘杰
- 该课题在工具软件平台上，构造复杂注塑产品CAD几何模型，担取并识别有限元网络单元信息，建立了产品CAD与CAE之间信息传递和变换的数据接口，并发出基于特征参数化的注塑产品CAD建模方法和有限之元建模与CAE集成分析的关键...
- 关键词：
- 关键词：注塑过程控制
- 大脑神经网络认识的开发性研究:基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑参数优化系统(英文)
- 2005年
- 背景:塑料注塑成型技术可用于康复工程的多种实用矫形器中,遗传算法所表现出的易于实现及健壮性等特点,使它在许多领域,特别是近年来在机器学习、模式识别、智能控制和最优化等领域得到了广泛应用。目的:建立基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化系统。设计:开发性研究。单位:南昌工程学院机电工程系及南昌铁路中心医院干部病房。方法:用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解。将网络预测结果与CAE(computeraidedengi-neering)模拟结果进行比较和误差分析,显示出反向传播网络的稳定性和可靠性。结果:优化结果经CAE模拟和实验验证,证明是正确的,结论:基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化方法是可行的。该优化系统具有工程实用价值。
- 郑生荣陈敏
- 关键词：神经网络遗传学
- 注射工艺参数的快速确定方法被引量：10
- 2003年
- 采用试验法来调整并确定注射工艺参数的方法不仅费时费料、效率低下 ,而且由于参数间的相互影响 ,难以得到最合适的参数值。现对人工神经网络技术在注射工艺参数快速确定方面的应用进行了研究 ,在CAE模拟的基础上 ,利用MATLAB下的神经网络工具箱建立了BP网络模型 ,编制了应用程序 ,对参数非线性映射过程进行求解。结果表明 。
- 郑生荣辛勇杨国泰何成宏
- 关键词：人工神经网络CAEMATLAB
