基于WOA-BP神经网络的汽车扬声器面罩注塑翘曲变形优化方法

本发明涉及一种基于WOA‑BP神经网络的汽车扬声器面罩注塑翘曲变形优化方法，该方法首先构建汽车扬声器面罩的质量分析用网格模型，设计正交试验，得到影响汽车扬声器面罩注塑翘曲变形的一系列工艺参数组合；对汽车扬声器面罩注塑翘曲变形进行仿真分析，得到对应的翘曲变形量；然后对BP神经网络进行训练，得到训练后的BP神经网络；再引入鲸鱼优化算法WOA对训练后的BP神经网络进行全局优化，得到WOA‑BP神经网络；最后，采用网格搜索算法在连续参数空间内遍历所有可能的工艺参数组合，精确预测最优工艺参数组合。本发明的方法有效解决了传统注塑工艺优化方法中存在的效率低下、易陷入局部最优解等技术难题，为精密注塑件的质量控制提供了高效可靠的解决方案。