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        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測注塑模型腔溫度中的應(yīng)用

        2012-09-04 09:26:52夏文勝
        中國鑄造裝備與技術(shù) 2012年6期
        關(guān)鍵詞:注塑模塑件型腔

        成 崗,劉 虎,夏文勝

        (鹽城工學(xué)院,江蘇鹽城 224001)

        注塑成型過程是一個復(fù)雜、非線性的過程,影響其結(jié)果的因素很多。其中,模具型腔的溫度直接影響塑件的質(zhì)量與生產(chǎn)效率。在加工過程中,如果型腔各部分的溫度差異較大,則會引起塑件收縮不均勻,從而導(dǎo)致塑件變形或尺寸超差。此外,各種塑料都有其最適合成型的模具溫度,模具溫度過低過高都可能出現(xiàn)成形缺陷(如翹曲,內(nèi)應(yīng)力過大),同時會延長塑件的冷卻和固化時間,延長成形周期。因此在注塑成形中,必須對型腔溫度進(jìn)行控制,使之適合塑料的成形要求,并使型腔各部分溫度差異減小。

        通常注塑模的溫度控制是通過冷卻回路來實(shí)現(xiàn),而正確設(shè)計冷卻回路則必須準(zhǔn)確預(yù)測注塑模具型腔的溫度。然而,由于影響注塑模型腔溫度的因素很多,依據(jù)傳統(tǒng)的經(jīng)驗公式計算設(shè)計,不僅繁瑣,而且誤差較大。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就可以簡化這一過程。

        1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是在人類對自身大腦神經(jīng)細(xì)胞認(rèn)識的基礎(chǔ)上,研究發(fā)展起來的一種類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和非線性動態(tài)處理等特點(diǎn)。其可以實(shí)現(xiàn)類似人腦的概括、類比和推廣等能力,因而可以直接從大量數(shù)據(jù)中提取規(guī)則,通過聯(lián)想記憶和推廣能力來獲得所需要的數(shù)據(jù)。

        BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法(又稱為梯度法),通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型如圖1所示,其是一個多輸入單輸出的非線性元件。

        圖1 三層BP網(wǎng)格結(jié)構(gòu)圖

        BP網(wǎng)絡(luò)是是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一,理論實(shí)踐都很成熟,本文就是采用BP網(wǎng)絡(luò)作為計算注塑模型腔溫度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

        2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)置、訓(xùn)練與運(yùn)行

        本研究中,選用材料為ABS的塑料成形件,塑件厚度為4mm,注射溫度220℃,注射壓力為120MPa,模具材料為45#鋼,冷卻水溫為30℃,流速1m/s,在定模與動模中環(huán)繞3跟連接水管,實(shí)驗測得部分模具型腔溫度如表1所示。

        表1 模具型腔溫度實(shí)驗值

        現(xiàn)采用單隱層BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入節(jié)點(diǎn)為1,對應(yīng)冷卻時間;輸出節(jié)點(diǎn)為1,對應(yīng)模具型腔溫度;隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為15。采用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的工具函數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。輸入層與隱層之間采用tansig函數(shù)連接,隱層與輸出層之間采用purelin函數(shù)連接。設(shè)定最小期望誤差值sse=0.001,設(shè)定最大訓(xùn)練步數(shù)mne=20000,設(shè)定修正權(quán)值的學(xué)習(xí)效率lr=0.01。人工網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如圖2所示。

        圖2 BP網(wǎng)格訓(xùn)練流程圖

        編寫M文件。部分源程序如下:

        使用Matlab軟件運(yùn)行程序,結(jié)果如下:

        實(shí)際訓(xùn)練次數(shù)epoch=6312次,實(shí)際誤差平方和sse=0.000999445,實(shí)際學(xué)習(xí)效率lr=0.19549。經(jīng)過訓(xùn)練建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以快速預(yù)測模具型腔溫度,表2給出部分實(shí)驗值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的對照表。從表2可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測溫度精度很高,絕對誤差小于2℃

        3 總結(jié)

        采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模具型腔溫度,其預(yù)測結(jié)果與實(shí)驗結(jié)果比較吻合,絕對誤差在2℃以內(nèi),有很好的使用效果。在此基礎(chǔ)上,其可以用來優(yōu)化注塑模結(jié)構(gòu)和冷卻系統(tǒng)的設(shè)計,以提高產(chǎn)品的質(zhì)量和減少冷卻時間,縮短模具成形周期,提高生產(chǎn)效率。

        表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實(shí)驗值的比較

        [1]董長虹.matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007.

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