Nghiên cứu ứng dụng mạng Neuron trong dự đoán phân bố nhiệt độ khuôn phun ép nhựa khi dùng kênh dẫn dạng lớp trong quá trình gia nhiệt cho lòng khuôn
Email tác giả liên hệ:
phunt@hcmute.edu.vnDOI:
https://doi.org/10.54644/jte.2026.2055Từ khóa:
Nhựa ép phun, Gia nhiệt lòng khuôn, Phân bố nhiệt độ khuôn, Mô hình mạng neuron nhân tạo, Mô hình rừng ngẫu nhiênTóm tắt
Trong ép phun các chi tiết nhựa thành mỏng, sự đông đặc sớm của dòng nhựa khi tiếp xúc với bề mặt khuôn có nhiệt độ thấp làm giảm khả năng điền đầy lòng khuôn và ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm. Do đó, việc kiểm soát và phân bố hợp lý nhiệt độ lòng khuôn trong giai đoạn gia nhiệt đóng vai trò quan trọng nhằm cải thiện dòng chảy vật liệu mà không làm kéo dài chu kỳ ép phun. Tuy nhiên, các nghiên cứu về kênh gia nhiệt dạng lớp cho lòng khuôn và phương pháp dự đoán phân bố nhiệt độ bằng trí tuệ nhân tạo vẫn còn hạn chế. Nghiên cứu này tập trung đánh giá khả năng dự đoán phân bố nhiệt độ lòng khuôn ép phun sử dụng kênh gia nhiệt dạng lớp bằng mạng neuron nhân tạo (ANN). Dữ liệu nhiệt độ được thu thập trong quá trình gia nhiệt và được sử dụng để xây dựng, huấn luyện mô hình ANN, đồng thời so sánh với mô hình rừng ngẫu nhiên (RF). Khi tăng số lượng neuron trong lớp ẩn từ 7 lên 150 thì sai số bình phương trung bình (MSE) giảm từ 15,2575 xuống 0,6670 và hệ số tương quan tổng thể (Rall) tăng từ 0,9579 lên 0,9981. Trong khi đó, mô hình RF cũng đạt mức sai số dự đoán thấp (với MSE từ 0,24–0,64 và Rall đạt 0,9991). Kết quả cho thấy ANN đạt độ chính xác dự đoán cao và mô phỏng hiệu quả các quan hệ phi tuyến của quá trình truyền nhiệt, cho thấy tiềm năng ứng dụng trong tối ưu hóa nhiệt độ khuôn ép phun.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
P. C. Chang and S. J. Hwang, “Simulation of infrared rapid surface heating for injection molding,” Int. J. Heat Mass Transfer, vol. 49, no. 21, pp. 3846–3854, Oct. 2006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2006.04.014
M. C. Yu, W. B. Young, and P. M. Hsu, “Micro-injection molding with the infrared-assisted mold heating system,” Mater. Sci. Eng. A, vols. 460–461, pp. 288–295, Jul. 2007.
S. C. Chen, R. D. Chien, S. H. Lin, M. C. Lin, and J. A. Chang, “Feasibility evaluation of gas-assisted heating for mold surface temperature control during injection molding process,” Int. Commun. Heat Mass Transfer, vol. 36, no. 8, pp. 806–812, Oct. 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2009.06.007
S. C. Chen, P. S. Minh, and J. A. Chang, “Gas-assisted mold temperature control for improving the quality of injection molded parts with fiber additives,” Int. Commun. Heat Mass Transfer, vol. 38, no. 3, pp. 304–312, Mar. 2011. DOI: https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2010.11.001
Đ. T. Trung, Đ. N. Trinh, and P. S. Minh, “So sánh các phương pháp gia nhiệt cho khuôn phun ép với phương pháp giải nhiệt bằng nước,” Tạp chí Cơ khí Việt Nam, vol. 7, pp. 68–72, 2014.
H. D. S. Toan, T. M. T. Uyen, and V. B. A. Dai, “Phân tích gia nhiệt và làm nguội bằng nước trong khuôn ép phun một số sản phẩm khác nhau,” J. Tech. Educ. Sci., vol. 10, no. 3, pp. 44–50, 2015.
P. S. Minh and N. Ho, “Đánh giá quá trình gia nhiệt cho lòng khuôn hình chữ nhật bằng phương pháp phun khí nóng từ bên ngoài,” J. Tech. Educ. Sci., vol. 10, no. 3, pp. 9–15, 2015.
P. S. Minh and T. V. Tron, “Mô phỏng quá trình gia nhiệt theo phương pháp cảm ứng từ cho khuôn phun ép nhựa bằng cuộn dây 3D,” J. Tech. Educ. Sci., vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2013.
P. S. Minh and T. N. Rin, “Mô phỏng phân bố nhiệt độ của tấm khuôn âm với hệ thống kênh dẫn xoắn ốc,” Tạp chí Cơ khí Việt Nam, vol. 4, pp. 57–61, 2016.
P. T. H. Nhung and H. Q. Thuy, “Nghiên cứu sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo lưu lượng nước đến hồ Hòa Bình trước 10 ngày,” in Proc. 10th Natl. Conf. Select. Topics Inf. Commun. Technol., Dai Lai, Vietnam, 2007, p. 9.
T. Q. Cong, “Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo dự báo sản lượng điện của nhà máy điện mặt trời,” Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, special issue, pp. 90–94, 2021.
T. K. Toai, D. C. T. Nhan, and V. M. Huan, “Ứng dụng mạng nơ-ron để dự báo mưa kết hợp mạng cảm biến không dây,” J. Tech. Educ. Sci., vol. 16, no. 4, pp. 10–19, 2021. DOI: https://doi.org/10.54644/jte.65.2021.132
T. Q. Dung and P. D. Khang, “Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo độ rỗng,” Petrovietnam J., vol. 7, pp. 18–27, 2019.
T. M. T. Uyen, H. T. Nguyen, V. T. Nguyen, P. S. Minh, T. T. Do, and V. T. T. Nguyen, “Optimizing the tensile strength of weld lines in glass fiber composite injection molding,” Materials, vol. 17, no. 14, p. 3428, 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/ma17143428
A. Kumar, P. S. Ghoshdastidar, and M. K. Muju, “Computer simulation of transport processes during injection mold-filling and optimization of the molding conditions,” J. Mater. Process. Technol., vol. 120, no. 1, pp. 438–449, Jan. 2002. DOI: https://doi.org/10.1016/S0924-0136(01)01211-0
H. L. Chen, S. C. Chen, W. H. Liao, R. D. Chien, and Y. T. Lin, “Effects of insert film on asymmetric mold temperature and associated part warpage during in-mold decoration injection molding of PP parts,” Int. Commun. Heat Mass Transfer, vol. 41, pp. 34–40, Feb. 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2012.11.002
S. Chen, J. Chang, Y. Wang, and C. Yeh, “Development of gas-assisted dynamic mold temperature control system and its application for micro molding,” in Proc. Regional Tech. Conf. Soc. Plastics Eng., 2008.
M. C. Yu, W. B. Young, and P. M. Hsu, “Micro-injection molding with the infrared-assisted mold heating system,” Mater. Sci. Eng. A, vol. 460, pp. 288–295, Jul. 2007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2007.02.036
A. C. Liou, R. H. Chen, C. K. Huang, C. H. Su, and P. Y. Tsai, “Development of a heat-generable mold insert and its application to the injection molding of microstructures,” Microelectron. Eng., vol. 117, pp. 41–47, Apr. 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mee.2013.12.021
C. Shen, L. Wang, and Q. Li, “Optimization of injection molding process parameters using a combination of artificial neural network and genetic algorithm,” J. Mater. Process. Technol., vol. 183, no. 2, pp. 412–418, Mar. 2007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2006.10.036
M. El Ghadoui, A. Mouchtachi, and R. Majdoul, “A hybrid optimization approach for intelligent manufacturing in plastic injection molding using artificial neural networks and genetic algorithms,” Sci. Rep., vol. 13, 2023. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-48679-0
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Categories
Giấy phép
Bản quyền (c) 2026 Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ Thuật
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
