超声波接参数的实验分析和预测建模,以提高智能织制造的性能
Mohamed Baraya1, Mohamed S El-Asfoury1, Omnia O Fadel1
1Department of Production Engineering and Mechanical Design, Faculty of Engineering, Port Said University, Port Fuad 42526, Egypt.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 13, 2024
概括
这项研究优化了一台超声波接机,用于将铜线连接到智能织品. 神经网络模型准确预测接结果,改善智能织品生产.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 织工程 织工程 织工程
- 电气工程 电气工程
背景情况:
- 智能织品需要可靠的方法来整合导电元件.
- 超声波接 (UW) 提供了一个潜在的解决方案,用于连接不相似的材料,如铜和PVC织品.
- 优化UW参数对于实现所需的关节强度和电气性能至关重要.
研究的目的:
- 设计,制造和优化超声波接机,用于将铜线连接到无PVC智能织品.
- 研究UW参数 (接时间,压力,电线直径) 对热量产生,关节强度和电气性能的影响.
- 开发一个预测模型,以优化UW工艺的智能织制造.
主要方法:
- 使用ABAQUS进行有限元分析 (FEA),用于超声波压电传感器设计.
- 制造一个定制的超声波接机.
- 全因数设计 (FFD) 实验用于评估参数影响.
- 开发一个反向传播神经网络 (BPNN) 模型用于结果预测.
主要成果:
- 实验数据揭示了UW参数,热量产生,关节强度和电气特性之间的相关性.
- 在预测接结果方面,BPNN模型表现出很高的准确性,优于FFD模型.
- 获得了对铜线到智能织接头的UW过程动态的洞察.
结论:
- 开发的UW机器和预测型BPNN模型对于智能织生产是有效的.
- 该研究为控制和优化集成电子织品超声波接提供了一个框架.
- 这项研究有助于推进功能智能织品的制造技术.
