智能注射成形中工艺参数的多目标自学习优化

• 作者: 赵朋 董正阳 冯伟 周宏伟 傅建中
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 关键词: 注射成形 多目标优化 人工智能 自学习优化
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 自动控制技术|Automatic Control Technology
• 页码范围: 267-274
• 页数: 8页
• 分类号: TH162
• 语种: 中文
• DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J2007128

摘要

注射成形工艺参数是保障产品质量的关键因素.传统试错法严重依赖工艺人员的试模经验,随着注射成形工艺广泛应用于电子、航空航天等国家战略领域,产品的高端化对工艺参数智能化设置水平提出更高的要求.由于成形产品存在多方面的质量要求,且不同质量指标间可能相互制约,因此亟需一种工艺参数多目标智能优化方法,以获得不同优化目标间的帕累托最优.已有学者利用智能优化方法,如非支配排序遗传算法等,对多目标优化问题进行求解,但是此类方法需大量样本数据对质量-参数关系进行建模,存在试验次数多、且对不同材料及模具的适应性较差等问题.为解决上述问题,提出一种注射成形工艺参数多目标自学习优化方法,在优化过程中实时计算并更新各个工艺参数的梯度,并由不同质量指标的多梯度下降算法对多个目标函数进行优化,在优化过程中实现各工艺参数对产品质量影响程度的自主学习,省去了采集大量数据来建立多个质量模型的过程,实现了注射成形工艺参数的高效智能优化.在基准测试函数实验中,所提方法的优化结果与理论解的相对误差小于2％.同时数值仿真与注射成形实验结果表明,所提方法能高效获得多个优化目标的帕累托最优.