Simulazione del processo di gelcasting di ceramica sanitaria mediante una rete neurale artificiale

摘要

Il gelcasting è una tecnica di formatura per ceramica sanitaria piuttosto complessa e difficile da controllare. L'utilizzo di una rete neurale artificiale (ANN) modificata è stata proposta per modellare la relazione non lineare tra i parametri di gelcasting con la resistenza e il ritiro del corpo ceramico in verde. Il modello proposto è stato sviluppato utilizzando l'algoritmo di Levenberg-Marquardt e un set di dati sperimentali ottenuti da prove di laboratorio su ceramica sanitaria. Le informazioni di base sul dominio di conoscenze del processo di gelcasting per ceramici sanitari sono stabilite dalla rete mediante la tecnica del data mining. Con l'aiuto dei dati immagazzinati nella rete, si può analizzare e prevedere l'influenza di monomeri, leganti, iniziatori e catalizzatori sulla resistenza e sul ritiro del materiale. I risultati mostrano che il sistema ANN è efficace e idoneo analizzare gli effetti degli additivi organici nel processo di gelcasting per la formatura di ceramica sanitaria.%The gelcasting technique in shaping sanitary ceramics is very complex and difficult to control. The use of a modified artificial neural network (ANN) was proposed to model the nonlinear relationship between gelcasting parameters and dry strength and dry shrinkage of the green body. The improved model for processing dataset and selecting its topology was developed using the Levenberg-Marquardt training algorithm and trained with comprehensive dataset of ceramic sanitaryware collected from experimental data. A basic repository on the domain knowledge of gelcasting process for ceramic sanitaryware is established via sufficient data mining by the network. With the help of the repository stored in the trained network, the influence of monomer content, cross-linker content, initiator content and catalyzer content on the dry strength and dry shrinkage can be analyzed and predicted. The results show that the ANN system is effective and successful in analyzing the influence of organic additives contents for gelcasting processes in shaping ceramic sanitaryware.