融合案例与规则推理的注塑制品质量控制系统

将案例推理引入注塑制品质量控制系统的设计中，采用基于决策树和最近邻方法的混合检索模型，提出以注塑制品结构、原料、注塑机、成型模具和工艺参数为主要特征因素，建立一种面向对象层次结构的案例表示方法，并提出基于案例与规则的缺陷诊断推理机制，将案例推出的经验作为目标案例质量控制系统的初始值，经过知识规则推理得到目标案例的解决方法。通过生产中的实例说明了系统运行流程，结果证明基于上述思想方法和推理机制的控制系统有较好的推理能力和质量优化控制效率。     

一种基于分类模型的注塑工艺参数优化方法

针对注塑工艺参数设置过程中出现的收敛性差的问题,提出了一种基于最大间隔分类模型的工艺参数优化方法。该方法先根据工艺参数与制品质量的关系将制品缺陷划分为两种对立的类别,通过试模采样,基于样本数据建立最大间隔分隔面来获得优化的工艺参数。与基于模糊推理方法对比发现,该方法获取的工艺参数收敛性更好。     

注塑机锁模力优化研究进展

分析了注塑过程中锁模力设置不合理带来的问题,介绍了传统的锁模力设置方法及其弊端,综述了近年来国内外在优化注塑机锁模力设定方面的研究进展,介绍了多种思路的注塑机锁模力优化设定方法,实现对于注塑机锁模力的在线优化求解,为工业4.0条件下注塑机行业实现智能化、精密化、绿色化提供了指导.     

薄壳注塑制品多指标工艺参数优化

高压、高速和高料温的成型工艺使得薄壳注射成型过程更易形成缺陷,因此有必要对薄壁技术进行研究并控制其缺陷。本文综合运用人工智能、模糊理论等对薄壳注射成型缺陷进行研究,开发出了参数优化模糊专家系统,给出了知识推理的技术,建立了缺陷及工艺参数的隶属度函数及模糊规则表。采用隶属函数来反映对象特征的模糊性和模糊关系,实现了基于规则的模糊推理,并对缺陷优化模块进行了实例验证。     

基于代理模型和遗传算法的顺序注塑成型工艺优化

提出了一种综合考虑常规注塑工艺参数与时序阀浇口参数,并集成响应面代理模型和遗传算法的优化策略,对顺序注塑成型工艺参数优化进行了研究。该策略以改善SIM制品综合品质为目标,基于中心复合试验和数值模拟结果,利用响应面代理模型构建SIM制品综合品质指标与工艺变量间的关系模型;采用遗传算法对模型进行优化以获取最优解。结果表明:基于时序阀控制的顺序注塑成型技术能有效地消除成形零件的熔接痕缺陷,构建的响应面代理模型能有效地描述SIM工艺变量对品质的影响关系。最后,对遗传算法得出的最优解进行模模拟分析验证,验证所提出优化策略的有效性。     

基于ADAMS软件的全电动混合驱动式合模机构设计及优化分析

针对现有全电动注塑机肘杆式合模机构,将混合驱动理论引进合模机构中,参考现有注塑机合模机构,设计出以常规电机和伺服电机为驱动源的二自由度混合驱动式合模机构;然后利用ADAMS(机械系统动力学自动分析)软件对虚拟样机的开合模过程进行运动学仿真;并针对样机进行坐标参数化、设计研究分析,确定结构中各参数的灵敏度;最后以关键参数为设计变量,对动模板的速度曲线进行优化设计。研究结果表明,将混合驱动理论引入到全电动注塑机合模机构中具有可行性,并为全电动注塑机的大型化、超高速化和低成本化发展提供了新的方向。     

基于Kriging代理模型和遗传算法的塑件品质优化

采用Kriging代理模型和遗传算法对产品成型工艺参数进行优化。根据成型工艺对产品的影响情况,选取6个工艺参数作为设计变量,使用拉丁超立方随机产生16种设计方案。通过数值模拟得到对应的收缩率和翘曲值,建立代理模型,采用遗传算法进行寻优,得到最优设计变量组合。研究结果表明,模流分析结果与代理模型预测值具有很好的一致性,两者误差小于5.1%。优化后的翘曲值降低了62.7%,收缩率降低了22.9%,产品品质得到明显改善。     

氧化铝蒸发过程的混合智能优化设定控制

氧化铝蒸发过程的关键工艺指标碱液浓度不能在线检测且与控制回路输出之间的动态特性难以用精确的数学模型描述，采用已有的优化控制方法不能实现上述运行层的优化。针对上述问题提出了由基于案例推理的预设定模型，基于专家规则的前馈、反馈补偿模型以及基于块式偏最小二乘的软测量模型组成的混合智能优化设定控制方法。采用某氧化铝厂蒸发过程的实际数据进行仿真实验，实验研究表明该方法可以有效地将碱液浓度控制在工艺要求的区间内。     

基于灰色关联和Kriging模型的汽车饰件注塑工艺优化

为减小某汽车内饰件注塑成型质量缺陷,提出了基于灰色关联分析和Kriging代理模型的注塑成型质量多目标优化方法。以塑件的Z方向翘曲变形值、体积收缩率、缩痕指数为优化目标,影响了塑件成型质量的熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间等注塑工艺参数,应用最优拉丁超立方试验设计方法结合模流分析进行数据采样,基于灰色关联分析(GRA),将多目标优化问题转化为单目标优化问题,利用层次分析法(AHP)确定各优化目标对灰色关联度的影响权重,建立灰色关联度与各工艺参数之间的Kriging代理模型,采用自适应粒子群算法(APSO)在代理模型内进行全局寻优,得到最佳工艺参数组合。结果表明,Kriging代理模型的预测值与实际结果基本吻合,优化后,Z方向翘曲变形值、体积收缩率、缩痕指数分别为0.268 6 mm、2.235%、0.397 1%,与优化前相比,分别降低了1.21%、30.11%、68.53%,因此,提出的方法能实现注塑成型质量多目标优化。     

基于Moldflow与BP神经网络算法的三相铜牌注塑参数优化与预测分析

以某三相铜牌为研究对象,基于正交试验和BP神经网络模型对铜片嵌入面平面度进行预测和分析。采用Moldflow浇口定位器,确定最佳的浇口位置并建立流道系统。基于初始工艺参数进行模流分析,发现三个位置的平面度均不满足要求。通过正交试验的极差与方差分析,得到各工艺参数对平均平面度的影响程度。建立BP神经网络,基于正交试验数据进行训练。结果表明:基于BP神经网络预测和模流分析,得到三个铜片嵌入面的平面度I、II和III分别为1.402、1.488及1.571 mm,相比初始工艺分别降低25.3%、22.6%和27.1%,优化效果明显,且满足设计指标要求。试模样品外观状态良好,平面度满足要求,优化工艺可用于实际生产。     

A real‐time process optimization system for injection molding

The proposed real‐time intelligent model for the injection molding process control consists of the initial parameters setting and online defects correction. First, preliminary optimization based on a simplified simulation model is used for the initial setting. This simplified model adopts a geometric approximation of the original part by a rectangular edge‐gated plate. Then, the molding trial will be run on the molding machine by using the initial process parameters. And a fuzzy inference model based on expert knowledge is developed for correcting defects during the molding trial. This defects correction procedure will be repeated until the part quality is found satisfactory. A corresponding intelligent system has been developed that is integrated with the injection machine by communicating with the controller. The system can be used to optimize process parameters real time. Experimental studies have been carried out for verification. POLYM. ENG. SCI., 2009. © 2009 Society of Plastics Engineers.     

基于CBR的注射工艺参数智能化设置

采用基于实例推理的思想，研究并实现了注射工艺参数的智能化设置方法。详细阐述了注塑实例的表示与组织形式、实例匹配操作中相似度的计算方法和相似实例的修正策略等实现方法，开发了相应的软件系统，可用于塑料注射生产中。     

模糊PID法在塑料成型条件优化中的应用

针对比例–积分–微分(PID)方法在塑料成型加工仿真模拟中存在一定的超调和震荡现象的问题,利用模糊控制对工艺参数改变的反应不太敏感的特点,将两种方法进行联用,可在一定程度上弥补PID方法的超调和震荡现象,从而实现塑料加工过程快速高效的控制。为此,综述了模糊PID控制方法在塑料注射成型、挤出成型、吹塑成型、压延成型等成型方法中的应用,并着重阐述了其在注塑机料筒温度控制和电液系统控制方面的应用。     

Intelligent injection molding: Parameters self-learning optimization using iterative gradient-approximation adaptive method

Intelligent injection molding consists of three aspects: intelligent parameter optimization, process monitoring and control. The optimal process parameters are critical to guarantee product quality. Injection molding is a typical batch process and has the property that previous runs can provide feedback to optimize subsequent runs. This study proposes a self-learning parameter optimization method named iterative gradient-approximation adaptive optimization (IGAO) method, which adopts the batch-to-batch information to remove the need to establish optimization model with large numbers of experiments. The analysis and the optimization of the parameters can be performed simultaneously. The IGAO method approximates the gradient iteratively and assigns an adaptive step size to each parameter according to gradient accumulation. The experiments conducted in both simulation software and injection molding machine prove that the method has fast convergence speed. Standard product weight can be obtained within 11 runs from three different starting process parameters. Experiment results show that 25% less steps are needed compared with the traditional gradient descent method. The method also has good stability to resist disturbances during the optimization procedure. In general, the proposed IGAO method is fast, stable and robust, and it has good prospects for parameter optimization in batch processes.     

基于PROFIBUS的注塑机网络控制系统

针对注塑成型行业发展趋势,采用PLC加PC机的监控站模式,以PLC为1类主站,PC机为2类主站,现场设备及从站接口电路一起构成智能从站,应用PROFIBUS现场总线把PC机与现场注塑机连接起来,构建注塑机网络控制系统.采用单片机加协议芯片方式开发PROFIBUS-DP从站接口电路,使注塑机能够连入整个PROFIBUS总线网络,实现生产管理与过程控制的信息化.     

电动注塑机与液压注塑机共创注塑机新发展

分析电动注塑机的发展现状及性能优势,比较电动注塑机与液压注塑机两者在结构、注射成型范围等方面的技术特点,指出液压注塑机应向多功能、多品种方向发展,并且应注重节能技术;电动注塑机应向高附加值的精密注塑机方向发展。     

诱导式全电动注塑机电控系统设计

使用特制的诱导电机和有效的过程控制技术,开发出了性能价格比高的诱导式全电动注塑机。介绍了诱导式全电动注塑机电控系统的工作原理和主要组成部分。诱导式全电动注塑机相对于油压式注塑机而言,在环保、节能和性能方面有着独特的优势,且比永磁全电动注塑机价格低。     

基于案例推理的电熔镁炉智能优化控制

电熔镁炉是生产电熔镁砂的主要设备之一,电熔镁砂冶炼过程具有非线性、强耦合、随机干扰严重等特点,传统的控制算法无法满足控制要求,本文提出了一种将案例推理与规则推理相结合的智能优化控制方法,详细阐述了基于规则的冶炼电流设定技术和基于案例推理的电熔镁炉冶炼电流补偿技术,研制了电熔镁炉智能优化控制系统,成功应用于国内某企业的电熔镁炉上,取得了满意的控制效果和明显的经济效益。     

基于PLC的注塑机多段温度控制系统设计

为保证注塑机注塑质量和加工精度,应对注塑机料筒温度进行精确控制,因此设计了基于可编程控制器(PLC)为核心控制器的注塑机温度控制系统。首先介绍了注塑机结构和注塑工艺流程,以PLC、触摸屏为控制器核心设计了注塑机硬件系统。采用热电偶传感器采集各段温度并传送到PLC中,通过比例积分微分(PID)智能控制算法完成温度的闭环精确控制。结果表明:基于PLC的注塑机PID多段温度控制系统能够实现温度的精确控制,温度误差能控制在±0.3℃以内;该控制系统完全满足注塑工艺要求,能够显著提高注塑机的自动化程度。