水辅助注塑过程建模及注水压力控制策略

摘要

水辅助注塑技术是近年来为了克服传统注塑的局限性，继气体辅助注塑后而迅速发展起来的一种新的注塑技术，是塑料加工业的又一次革命。水辅助注塑技术利用高压水实现保压，能消除气体辅助注塑中一些无法解决的制品缺陷，提高制品的性能，因此水辅助注塑具有气体辅助注塑工艺无法比拟的独特优点。 尽管水辅助注塑具有其独特优点，但由于其引入了高压水注射，使过程更为复杂，更难设定其工艺参数，而工艺参数的设定不当会生产出带有缺陷的制品。因此，合适的工艺参数及其有效控制是防止制品产生缺陷、提高制品性能的关键。神经网络等智能算法可以完成复杂系统的建模并进行工艺参数的优化设定。本文首次把遗传算法与LMBP(Levenberg Marquardt Back Propagation)神经网络相结合的智能算法引入水辅助注塑，进行过程建模的研究。这无论对于水辅助注塑过程最优控制，还是提高水辅助注塑制品性能方面都具有较大的意义。 本文首先对BP神经网络和遗传算法的优缺点进行分析，提出了采用遗传算法与LMBP神经网络相结合的改进策略，充分利用两者的优点，使新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性，又有遗传算法的全局随机搜索能力。而后利用新算法学习建立水辅助注塑制品壁厚与工艺参数(熔体温度、注水压力、注水延迟时间和熔体注射量)和材料牌号之间关系的逆向神经网络模型，用它来预测相应的工艺参数。 其次，针对水辅助注塑过程特点和对注水压力的控制要求，本文在分析常规PID控制的基础上，提出采用模糊逻辑与PID控制相结合的模糊PID控制策略，充分利用两者的优点，使新算法既具有PID控制的可靠性和快速性，又具有模糊控制的鲁棒性高和适应性强等优点。将该策略成功的应用于水辅助注塑注水压力的搓制，实验结果表明，即使存在扰动的情况下系统都具有良好的动、静态特性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1水辅助注塑技术概述

1.1.1成型过程

1.1.2优点

1.2相关的研究现状

1.2.1工艺参数优化研究

1.2.2控制算法的研究

1.3本论文的研究内容和意义

1.4本章小结

第二章实验用设备

2.1设备构成及其工作原理

2.1.1注塑系统的组成

2.1.2注水系统

2.2注水压力监控系统

2.2.1监控系统的工作流程

2.2.2监控系统的硬件组成

2.2.3监控系统的软件组成

2.3本章小结

第三章过程建模及工艺参数优化

3.1BP神经网络算法缺点分析及其改进

3.1.1BP算法

3.1.2BP算法缺点分析

3.1.3BP算法的改进

3.2神经网络与遗传算法的融合

3.2.1遗传算法优化神经网络概述

3.2.2遗传算法优化LMBP神经网络具体实现流程

3.2.3 GA-LMBP算法的改进效果

3.2.4 LMBP与GA-LMBP算法的改进效果对比

3.3水辅助注塑过程模型的建立

3.3.1神经网络建模方法

3.3.2水辅助注塑过程逆向神经网络模型的建立

3.3.3水辅助注塑过程参数的优化

3.4本章小结

第四章注水压力控制策略

4.1水辅助注塑过程特点及注水压力对制品壁厚偏差率的影响

4.1.1水辅助注塑过程的特点

4.1.2注水压力分布对制品壁厚偏差率的影响

4.1.3注水压力对控制算法的要求

4.2 PID控制

4.3模糊PID控制系统简介

4.3.1模糊控制理论概述

4.3.2模糊PID控制系统原理

4.4控制策略的仿真和优选

4.4.1仿真环境

4.4.2过程模型的建立

4.4.3控制算法的仿真结果

4.4.4控制算法的优选

4.5注水压力模糊PID控制策略的设计

4.5.1控制原理图

4.5.2模糊PID控制器的设计步骤

4.6模糊PID控制策略的软件实现

4.6.1软件环境

4.6.2模糊PID控制算法的实现

4.6.3模糊PID控制算法的实验结果

4.7模糊PID控制策略下制品壁厚分析

4.8本章小结

结论

参考文献

攻读硕士期间取得的研究成果

致谢

评定意见