[发明专利]一种基于模糊推理的注塑成型模具的智能设计方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊推理的注塑成型模具的智能设计方法，该方法首先以设计师设计的成品模具为样本，进行模糊规则库的建立并筛选可行的模糊规则，根据模具期望达到的设计参数、通过模具建模得到的设计参数向量进行模糊处理，将最优的模糊集合解析为具体的设计参数，建立模具设计的数据模型，对模型进行仿真和精度预测，然后对模具性能赋值，利用BP神经网络和粒子群算法进行映射建模和优化，最终通过最优模具性能作为约束，反求优化，得到最优的模具设计参数，利用该设计参数即可进行模具的设计。本发明利用模糊控制方法替代人工经验来设计塑件模具，减少模具设计过程对技术人员经验的依赖性，有效改善塑件性能，提高模具设计效率与精度。

主权项

1.一种基于模糊推理的注塑成型模具的智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，模糊规则的产生及模糊规则库的更新/n步骤1.1，以模具设计师设计的成品模具为样本，以设计师的设计参数作为设计变量，通过词向量的方法转换成实数向量；/n步骤1.2，利用模糊控制器对所述的实数向量进行模糊化处理，从而将样本的设计变量转换为模糊规则并储存于模糊规则库中；/n步骤1.3，按照步骤1.1、1.2相同的方法，对多个设计师针设计的同一个成品模具所提供的设计变量进行处理，生成多种模糊规则并储存于模糊规则库中；/n根据模糊规则中的多种模糊规则，响应新的经验并更新模糊规则库，然后对模糊规则的有效性进行判断，将可行的模糊规则保留在模糊规则库中；/n步骤2，利用模糊控制获取模具参数并优化/n步骤2.1，通过建模软件对成品模具进行建模处理，获取关于成品模具的设计参数，通过词向量的方法转换成实数向量；/n步骤2.2，将模具期望达到的设计参数，以及所述的实数向量通过模糊产生器进行模糊化处理，将处理产生的模糊数据转化成模糊集合；/n在模糊推理器中对所述的模糊集合与模糊规则库中的模糊规则进行分析，输出最优的模糊集合，然后通过解模糊器将最优的模糊集合解析为具体的设计参数，以该设计参数作为模具设计的初步指导参数，建立模具设计的数据模型；/n步骤2.3，针对于所述的数据模型，分别以不同设计师在进行成品模具设计时采用的不同材料作为数据模型的材料对数据模型进行仿真，然后进行模具性能的预测，将预测结果与设计师设计的成品模具进行对比以得出所述数据模型的预测精度；/n步骤2.4，将模具性能赋值并作为输入参数，以模具的材料以及模具的设计参数作为输出变量，结合BP神经网络进行映射建模，从而获得输入输出的非线性映射关系式；/n利用粒子群算法对该映射模型进行优化，获得最优的模具性能数值；以该性能数值作为约束条件，采用非线性寻优方法对模具性能数值进行反求优化，从而得到最优的模具设计参数，利用该设计参数进行模具的设计。/n