Stratégie de contrôle de processus pour l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage

Auteur : MULAN - Fabricant de moulages en plastique

Stratégie de contrôle de processus pour l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage. En production industrielle, le contrôleur de programme d'épaisseur de paroi de paraison est utilisé pour contrôler l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage. Cette méthode présente les inconvénients suivants : dépendre de l'expérience des opérateurs pour des mises au point répétées, consommer une grande quantité de matières premières et entraîner une qualité de produit instable pendant le processus de mise au point. Avec la complexité croissante des produits moulés par soufflage, il est difficile d'obtenir une distribution d'épaisseur de paroi appropriée par cette méthode. À cette fin, cet article rassemble les stratégies de contrôle de l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage. 1. Modélisation et stratégie pour l'optimisation itérative et le contrôle de l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage. Le plan global pour l'optimisation itérative et le contrôle de l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage est proposé. L'objectif est de calculer inversement comment définir la courbe d'écartement matrice-bouche de la tête de paraison en fonction des exigences d'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage, afin que la paraison extrudée puisse être soufflée. Produits avec une épaisseur de paroi donnée, tout en réduisant autant que possible la quantité de matière. Français Le programme se compose de deux parties avec 4 phases : (1) En utilisant la méthode des éléments finis EF, simulez le diamètre extérieur et la distribution de l'épaisseur de paroi de la paraison extrudée sous un espace de matrice donné et la distribution de l'épaisseur de paroi du produit moulé par soufflage après le gonflement de la paraison, et déterminez la courbe d'espace de matrice initiale ; (2) Sur la base de la courbe de jeu initiale, effectuez des expériences via un plan expérimental orthogonal, effectuez une analyse de sensibilité sur les résultats expérimentaux, inversez la courbe de jeu optimale en théorie et effectuez des expériences en fonction de cette courbe ; (3) Le modèle NN est établi en utilisant la distribution de l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage obtenue à partir de l'expérience et la courbe d'espace de matrice correspondante ; (4) Utilisez le modèle NN ci-dessus pour calculer la valeur de la fonction objective et utilisez la stratégie de rétention d'élite et l'algorithme génétique intégré à l'algorithme de recuit simulé pour effectuer une optimisation globale, dériver une nouvelle courbe d'espace de matrice et ajuster la courbe d'espace en fonction des exigences d'épaisseur de paroi du produit Optimisation itérative, de sorte que l'épaisseur de paroi finale du produit moulé par soufflage tombe complètement dans la plage cible. 2. Stratégie de contrôle intelligent pour l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage. Sur la base de la recherche ci-dessus, une stratégie de contrôle intelligent pour l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage est proposée, qui intègre la simulation numérique, la technologie d'optimisation Z, la détection en ligne et le contrôle en ligne. La stratégie de contrôle intelligent comprend principalement les points suivants : (1) Optimisation de l'épaisseur de paroi de la paraison. Réaliser une simulation par éléments finis EF sur le processus de moulage par soufflage, utiliser les résultats de la simulation pour établir un modèle de réseau neuronal NN entre la distribution de l'épaisseur de paroi de la paraison et la fonction objectif d'optimisation, et utiliser ce modèle pour résoudre la fonction objectif dans le processus d'itération d'optimisation en temps réel ; combiné à un algorithme génétique parallèle multi-population, pour obtenir l'épaisseur de paroi requise du produit moulé par soufflage comme objectif, et établir un modèle mathématique pour l'optimisation de l'épaisseur de paroi de la paraison ; La courbe de distribution optimisée de l'épaisseur de paroi de la paraison est obtenue par résolution du modèle, et la courbe d'écartement initial optimisée de la matrice est déterminée en fonction de la relation entre l'écartement de la matrice et l'épaisseur de paroi de la paraison obtenue à partir de l'expérience. (2) Détection en ligne de l'épaisseur de paroi du produit. Construire un dispositif de détection ultrasonique multicanal, développer un logiciel de détection avec acquisition de données multicanal, traitement du signal, identification et sortie de l'épaisseur de paroi, et réaliser la détection en ligne dans le moule de l'épaisseur de paroi des produits moulés par soufflage pendant le processus de soufflage. (3) Conception d'un algorithme de contrôle itératif par apprentissage flou auto-ajustable de PD d'ordre élevé. En combinant l'algorithme flou et l'algorithme de contrôle par apprentissage itératif, un algorithme de contrôle itératif par apprentissage flou auto-ajustable de PD d'ordre élevé est proposé. Il ajoute un contrôleur de PD flou auto-ajustable d'ordre élevé basé sur l'apprentissage itératif, exploitant pleinement le contrôle par apprentissage itératif et le contrôle flou. L'avantage de ce contrôle est d'améliorer la robustesse et de garantir la précision. 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