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摘要
针对智能优化算法改进变模温注塑成型技术质量问题，选择模具温度、注射速度、熔体温度、保压压力和保压时间作为多目标优化变量，选择顶出时的体积收缩率和翘曲值作为多目标优化目标，使用Moldflow模拟获得优化目标数值，使用响应面试验设计获得响应面数学模型，并分析模型的显著性和拟合精度。使用改进NSGA-Ⅱ多目标算法，采用自适应策略进行多目标优化，获得Pareto最优解及最佳工艺参数组合。通过模拟分析和实验验证，改进后的算法寻优能力要优于原始算法，体积收缩率和翘曲值同时降低明显，误差值也较低。结果表明，响应面设计和改进NSGA-Ⅱ多目标算法的运用，可以有效提高变模温技术的体积收缩率和翘曲值多目标优化，对于相关工程应用也具有指导意义。
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单位浙江机电职业技术学院; 浙江工业大学
