3注塑件CAD建模与CAE智能处理的关键技术为实现系统集成，本文所要研究的关键技术包括：CBR技术是智能推理的一个重要分支，它是基于人的认知过程，应用记忆组织来实现推理的。由于注塑工艺参数选定工作的强实践性，用传统的规则推理来总结出所有的参数选择规律是不现实的，并且随着所选择知识的增加，很可能会出现知识爆炸的局面，因此使用CBR推理方法来求解是最合适的（如所示）。用于注塑工艺参数设计的CBR系统有其特殊性（如所示）。Case定义如下：问题一一塑件几何特征，材料类型，流动方式，厚度，分型面复杂系数等等塑件/模具的特征信息；结果模具的各种注塑工艺参数。
事例的索引。目前有两种索引方式：一种是按照各个事例类型进行顺序列表；第二种是依据因果关系来进行事例的索弓I.为了简化起见，采用最简单的顺序方式。
事例的检索。最关键的是事例的检索算法，常用的方法是，其中foik表示事例库中旧事物的值，/ra.k表示相比较的新事物的值，Wi是权重。关于事例检索的算法很多，包括模板法、归纳法、知识导引法、基于神经网络模型法。这些方法各有特点。本文采用最近邻法。
针对注塑件工艺参数的改写问题，目前国外有两类方法：（1）参数调整方法31，也就是建立一定的公式映射关系，比较新旧事例的差异，然后利用映射关系求得改写参数值；等效替代法4.在事例库中寻找可以等效替代它的参数。
由于注塑条件与各种注塑工艺参数之间的关系难以确定，利用传统的工艺改写方法具有其局限性。本文采用知识缺乏型事例改写方法（遗传算法）来进行工艺参数的改写。其关键步骤包括：初始样本。首先从事例库中过滤出相似性比较小的事例，从而优化了进行遗传操作的父代样本质量。从这些满足一定要求的事例库中再随机复制一定数量的初始样本，使最终进行遗传操作的样本总数达到预定的群体规模。
染色体编码。遗传算法不能直接处理空间的数据，必须通过有效且通用的编码方法，将问题的可能解编码表示成有限位的二进制字符串（基因型串结构）。本文将染色体编码分为4个部分：a.注塑件的特征信息。它包含注塑件的类细节、表面粗糙度、公差和分型面复杂因子等特征变量。b.独立于具体加工条件的模具特征因素。每副模具的具体型腔个数、模架的类型、型腔材料、电镀、模架材料和镶件。c.模具注塑生产相关基本参数。模腔熔融状态温度、注塑压力和时间参数等。d.得出的注塑工艺参数值。注塑机操作参数、料筒温度、模具温度、注射速度、最大锁模力、注塑机合模及保压时间等。
它们以顺次方式串成一个二进制字符串，从而构成了一个样本。
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