韩国研究人员开发一种人工智能系统可实时优化注塑成型工艺条件

塑料轻巧便宜,只要加热就可以做成任何形状,堪称 “20世纪上帝的礼物”。但是要保持其均匀的质量却没那么容易,因其对工艺条件的敏感度,使加工自主性难以控制。此外,一旦设定了工艺流程,改变工艺需要很长时间,而且由于实际结果的差异,实时优化被认为是不可能的。

POSTECH大学的一研究团队开发了一个结合人工神经网络(Artificial Neural Network)和随机搜索,推荐注塑成型工艺条件的系统。通过使用这个新系统,可以实时获得各种形状。研究成果近日发表在《先进智能系统》杂志上。

韩国研究人员开发一种人工智能系统可实时优化注塑成型工艺条件

该团队利用人工智能训练了工艺条件和最终产品之间的关系,以找到满足目标质量的条件。该研究从36个不同的模具中获得了3600个仿真和476个实验进行学习。结果,团队确认每个基准点有15种形状和5种工艺作为输入值,产品的最终重量作为输出值。

研究人员根据转移学习训练的权重预测模型,开发了一个推荐系统,通过随机搜索找到最佳工艺条件。通过应用AI模型推荐的条件,平均相对误差达到0.66%。

最后,研究人员开发了一个实际注塑机的GUI(图形用户界面)。这使得即使是非专家也可以输入任何产品的形状信息,以建立一个误差在目标产品重量1%以内的工艺条件。

传统的研究只通过改变一种指定产品的工艺条件预测目标产品的质量。但是,这项研究收集了36种形状不同的产品的结果(重量)信息,同时改变了定量形​​状和工艺条件。因此,即使是新产品的成型,只要输入产品的形状,就可以控制工艺条件,而不必预测结果或生成学习数据。此外,为了同时获得模拟数据和实验数据的精度,还引入了转移学习。

利用这种新开发的人工神经网络系统,即使是非专家也可以通过简单地输入最终产品的形状和重量来获得统一的结果。可以预料,这种系统将应用于塑料注塑工艺,机械加工,3D打印机和铸造等工艺流程中,这在以前是具有挑战性的,这一成果将助力在各种制造业中实现“无人智能工厂”。

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