基于高斯过程机器学习的注塑过程建模及工艺参数优化设计

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摘要：注塑成型过程中的工艺参数的取值对成型质量有很大影响,工艺参数之间是非线性关系,采用常规的理论分析和数值计算方法难以快速准确找到其最优解。高斯过程机器学习是一个新的预测方法,采用贝叶斯统计方法和非线性回归技术解决复杂的非线性建模问题。为获得好的成型质量,采用高斯过程机器学习的方法建立注塑成型工艺过程代理模型,可获得满意的模型后用遗传算法求得优化的工艺参数。选用聚甲醛小模数齿轮的翘曲变形实例来验证了方法的可行性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91722X/201303/46532233.html

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关键词：高斯过程 机器学习 优化设计 学习的 数值计算方法 注塑成型 高斯机器学习 工艺参数优化