基于PLS和ANN相結合的塑件質量預測方法研究.pdf

1、注塑成型是塑料成型加工領域的重要成型方法之一，各工業(yè)領域及人們日常生活中使用的各種塑料制品，大多都是通過注塑成型方法生產的。但隨著現(xiàn)代工業(yè)產品的快速發(fā)展，人們對注塑成型制品的質量及性能要求越來越高。由于注塑制品的成型是一個十分復雜的多因素耦合作用下的非線性動態(tài)加工過程，這一過程中的任何因素都可能對制品的成型質量產生重要影響，進而導致制品的質量缺陷。因此，如何能在多因素作用下的非線性動態(tài)加工過程中，保證注塑成型制品質量穩(wěn)定可靠，并對其實施

2、有效的預測與控制，一直是注塑成型加工領域始終追求的目標之一。
　　 本文在深入分析了注塑成型工藝過程和制品缺陷類型及產生原因的基礎上，針對制品成型過程中的非線性及多因素耦合作用對塑件質量的影響，提出了一種基于偏最小二乘法和人工神經網絡相結合的質量預測方法。并以塑件重量和熔接痕處的斷裂強度為評價指標，通過對實際塑件成型時的模具溫度、熔體溫度、注塑壓力、注塑速度、保壓壓力、保壓時間等工藝參數對塑件重量和熔接痕處強度的影響進行分析，建

3、立了塑件質量預測模型。通過單因素和隨機選取的王藝參數試驗對模型進行驗證，結果顯示，塑件熔接痕處斷裂力的預測值和試驗測量值的最大誤差為1.55％，塑件重量預測值與測量值的最大誤差僅為0.28％，表明建立的質量預測模型能夠較為準確地反映注塑工藝參數和制品質量指標之間的變化關系。
　　 基于所建質量預測模型的計算結果，再利用遺傳算法對工藝參數進行尋優(yōu)，便可得到優(yōu)化的工藝參數。應用優(yōu)化的工藝參數進行的注塑成型試驗表明，建立的預測模型和工