项目名称: 基于混沌神经网络的聚合物动态挤出过程质量控制模型及应用

项目编号: No.61174100

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 自动化学科

项目作者: 曾广胜

作者单位: 湖南工业大学

项目金额: 62万元

中文摘要: 将振动场引入聚合物塑化成型全过程能够提高制品的成型效率、降低能耗、减少设备尺寸等,但同时也使聚合物熔体的流变状态处于不停地波动当中,表现出强烈的非线性和时间依赖性,而成型过程中聚合物熔体的流变状态直接决定制品的质量,因此,传统方法很难实现制品质量的高精度自动控制。本课题以振动频率、振幅、振动波形、温度、螺杆转速、压力、物料种类等工艺参数作为输入量,建立基于混沌神经网络技术的聚合物熔体流变特性预测模型,使模型具有多参数修正协调性好、收敛速度快、容错能力强、总误差小等优点,并利用动态毛细管流变试验对其进行训练,然后结合流变特性参数与制品质量之间的关系,得到聚合物成型质量智能控制模型,将其应用于聚合物二阶三螺杆挤出成型设备上,达到自动控制制品质量的目的,使废品率控制在1/10000以下,并降低能耗。课题集信息、控制、数学、机械和材料加工为一体,展开多领域交叉研究,具有重要理论和实际意义。

中文关键词: 神经网络;高分子材料;成型加工;在线控制;

英文摘要:

英文关键词: neural network;polymer;processing;Online control;

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