《表1 产品1成本测算表：基于计算机辅助的交换器外壳注塑模具优化研究》

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《基于计算机辅助的交换器外壳注塑模具优化研究》

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对于测试集中随机抽样的五个样本，表1为测试样本参数信息。图4为深度学习模型与Pro/E软件模拟的翘曲相对误差值。从图4可知，对于随机挑选的5个测试样本，基于神经网络的工艺参数优化模型预测的翘曲值与Pro/E软件模拟翘曲值的相对误差值在2%以内。说明基于神经网络的工艺参数优化模型具备较好的翘曲预测性能，可被用于快速验证注塑模具的多组工艺参数，而无须依赖Pro/E等软件进行逐一模拟。