《表2 优化过程中波纹管的目标函数y值和权重》

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《基于BP神经网络和遗传算法的并行迭代优化研究》

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表2总结了使用上述间隙0和间隙1模制的波纹管的目标函数y值和权重以及在3次迭代中获得的模具间隙（表示为间隙2、间隙3、间隙4）。由表2可以看出，在最后的迭代中y值非常小（0.000 6）。值得注意的是，波纹管的质量从最初的61.39g减少到优化后的47.98g，节省约22%的材料。这说明本文提出的迭代优化方法是可行的，并且非常有效地获得最优模具间隙，实现了最终部件的期望厚度分布。这种最优间隙仅通过23次实验即可获得，远远少于实际模塑过程中所需的实验时间。对于连续吹塑成型过程，将相应的模具间隙（间隙4）作为输入到EBM机器的控制器的最优输入。