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摘要
结合保险杠在注塑成型过程中存在的体积收缩缺陷，采用Stacking集成学习方法建立了顶出时体积收缩率平均值的预测模型，并且对工艺参数进行优化。采用正交试验法设计试验方案，通过CAE软件分析并获得注塑成型过程温度、压力、时间等工艺参数与顶出时体积收缩率的平均值的样本数据。使用极限学习机结合岭回归、支持向量机回归、K近邻回归建立RSK-ELM集成模型，仿真实验表明，集成模型具有更高的预测精度。以降低顶出时体积收缩率的平均值为目标，基于建立的集成模型，运用粒子群算法对工艺参数优化问题进行求解，实验结果表明，使用优化的工艺参数，得到顶出时体积收缩率平均值为3.453%,与正交试验表中的下限相比，减少了3.94%,有效地降低了产品的收缩变形。因此，利用上述方法能提高产品的质量。
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