多重目标:使用软计算的仪表板注塑成型过程的优化以及粒子群集优化.
Mehdi Moayyedian1, Mohammad Reza Chalak Qazani2, Parisa Jourabchi Amirkhizi3
1College of Engineering and Technology, American University of the Middle East, Egaila, 54200, Kuwait.
这项研究使用注塑成型来最大限度地减少塑料产品的缺陷,如水槽痕迹和曲面. 软计算和优化技术确定最佳的过程参数,以提高产品质量和性能.
科学领域:
- 制造业 工程 制造工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 注塑成型是塑料制品制造的一个关键工艺.
- 产品缺陷,如水槽痕迹,收缩和曲面等,可以显著影响质量.
- 优化过程参数对于减少缺陷和提高性能至关重要.
研究的目的:
- 调查注塑成型关键参数对塑料产品缺陷的影响.
- 开发和验证用于预测和减轻这些缺陷的计算模型.
- 确定最佳的过程设置,以尽量减少缺陷和提高产品质量.
主要方法:
- 利用实验的全因数设计来分析过程参数 (冷却时间,模具温度,融温度,压力持久时间).
- 采用软计算方法,包括有限元 (FE) 分析,与CAD模型集成用于缺陷量化.
- 探索各种机器学习模型 (决策树,MLP,LSTM,GRU) 用于过程建模和缺陷预测.
- 应用多目标粒子群集优化 (MOPSO) 来提取最佳的过程参数.
主要成果:
- 该研究使用FE模拟成功量化了收缩,曲面和沉没痕迹.
- 机器学习模型在预测注塑成型缺陷方面表现出有效性.
- MOPSO确定了18个最佳参数集,通过帕雷托阵线呈现,平衡多个目标.
结论:
- FE模拟,机器学习和MOPSO的综合方法有效地解决了注塑成型中的塑料产品缺陷.
- 从这种方法中获得的最佳过程参数可以显著提高产品质量并减少制造浪费.
- 这项研究为优化塑料制品制造中的注塑成型工艺提供了一个强大的框架.
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