本發(fā)明涉及注塑加工參數(shù)優(yōu)化，具體為一種塑料件注塑參數(shù)多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、注塑工藝逐漸成為制造業(yè)中不可或缺的加工手段，然而，傳統(tǒng)的注塑工藝參數(shù)優(yōu)化方法大多依賴于經(jīng)驗和試驗，難以應對日益復雜的塑料材料和制品需求，近年來，研究人員在注塑工藝中引入了多種先進的優(yōu)化技術，如基于統(tǒng)計分析的設計實驗法、神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型以及遺傳算法優(yōu)化等，以期在提高產(chǎn)品質(zhì)量的同時降低生產(chǎn)成本。

2、現(xiàn)有技術中的，公開號為cn110377948a，名稱為一種注塑參數(shù)多目標優(yōu)化方法，是基于改進kr?iging代理模型gkr?iging、非支配排序遺傳算法nsga-ⅱ和vague集的模糊決策gkr?iging-nsga-vague策略處理多目標優(yōu)化設計的方法，選擇注塑模分流道截面尺寸參數(shù)和注塑工藝參數(shù)共同作為待優(yōu)化的決策變量，將制品的最大體積收縮率、流道總體積和成型周期分別作為制品質(zhì)量、生產(chǎn)成本和生產(chǎn)效率的評價指標，建立模型并獲得質(zhì)量多目標的最優(yōu)值，并通過多目標決策方法實現(xiàn)制品綜合品質(zhì)的多目標優(yōu)化；

3、現(xiàn)有的注塑參數(shù)優(yōu)化技術仍存在諸多不足之處：首先，現(xiàn)有技術在采集和分析模腔內(nèi)實時數(shù)據(jù)方面存在局限，大多數(shù)方法僅關注溫度、壓力等單一參數(shù)，而忽略了聲學信號和熱流變化等更為復雜的多維數(shù)據(jù)，這導致優(yōu)化結果往往無法充分反映熔體材料的實際流動特性和結晶度變化；

4、其次，傳統(tǒng)優(yōu)化方法在處理多目標問題時，通常無法有效兼顧各個目標之間的相互影響，導致優(yōu)化結果在某些指標上表現(xiàn)優(yōu)異，而在其他指標上卻表現(xiàn)不佳；此外，現(xiàn)有方法在處理復雜模型時缺乏動態(tài)反饋機制，無法根據(jù)實時生產(chǎn)情況調(diào)整優(yōu)化策略，導致在實際應用中無法達到最佳成型質(zhì)量；

5、因此，需要一種新的注塑參數(shù)優(yōu)化方法，能夠綜合考慮聲學信號、熱流變化等多種因素，進行多目標優(yōu)化，確保塑料件的成型質(zhì)量在各項指標上均達到最佳狀態(tài)。

6、在上述背景技術部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現(xiàn)有技術的信息。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種塑料件注塑參數(shù)多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

3、一種塑料件注塑參數(shù)多目標優(yōu)化方法，具體步驟包括：

4、步驟s1：實時采集注塑模腔內(nèi)的聲學信號數(shù)據(jù)，聲學信號數(shù)據(jù)包括模腔內(nèi)壓力波動和熔體流動噪聲；同時采集注塑模腔中熔體材料在熔融和冷卻過程中的熱流變化數(shù)據(jù)；

5、步驟s2：設定當前時刻緊鄰的前一時間段t為提取段，在提取段t內(nèi)，以相同時間間隔同步提取步驟s1中采集的聲學信號數(shù)據(jù)和熱流變化數(shù)據(jù)，且聲學信號數(shù)據(jù)與熱流變化數(shù)據(jù)一一對應，根據(jù)提取段t和時間間隔，確定提取次數(shù)集合為{1,2，…，n}，其中i∈{1,2，…，n}表示第i次數(shù)據(jù)提取的索引，n表示提取段t內(nèi)數(shù)據(jù)提取的總次數(shù)；

6、步驟s3：獲取包含不同聲學信號數(shù)據(jù)和熱流變化數(shù)據(jù)下的塑料件成型質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)，塑料件的成型質(zhì)量數(shù)據(jù)包括體積收縮值、翹曲變形值和表面氣穴值，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定成型質(zhì)量數(shù)據(jù)中各項參數(shù)值的合格閾值；

7、步驟s4：接收提取段t內(nèi)n次提取的聲學信號數(shù)據(jù)后，使用快速傅里葉變換提取聲學信號數(shù)據(jù)的聲學頻域特征，并對提取的聲學頻域特征進行分析處理，生成聲學評價系數(shù)，聲學評價系數(shù)用于確定熔體材料的流動特性，并設定流動特性閾值；

8、步驟s5：接收提取段t內(nèi)n次提取的熱流變化數(shù)據(jù)后，并進行分析處理，生成熱流變化系數(shù)，熱流變化系數(shù)用于定量評估熔體材料的結晶度變化趨勢，在提取段t內(nèi)，使用差示掃描量熱法dsc對熔體材料樣品進行熱分析，得到n次提取的結晶度值；

9、步驟s6：將熱流變化系數(shù)的計算參數(shù)與結晶度之間進行相關性分析，并根據(jù)相關性分析結果，從線性模型、非線性模型中選擇擬合度最高的模型進行擬合，以獲得預測模型，預測模型用于根據(jù)當前計算的熱流變化系數(shù)預測相應的結晶度值，并根據(jù)預測模型，設定目標結晶度值以及對應的目標熱流變化系數(shù)；

10、步驟s7：將聲學評價系數(shù)趨近于流動特性閾值、熱流變化系數(shù)趨近于目標熱流變化系數(shù)、結晶度值趨近于目標結晶度值，以及所有成型質(zhì)量參數(shù)均在對應合格閾值以下作為優(yōu)化目標，選擇改進的非支配排序遺傳算法作為多目標優(yōu)化算法，通過迭代反饋機制調(diào)整注塑工藝參數(shù)，計算當前最優(yōu)注塑工藝參數(shù)，注塑工藝參數(shù)包括注射速度、注入壓力和冷卻時間。

11、進一步地，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定成型質(zhì)量數(shù)據(jù)中各項參數(shù)值的合格閾值，具體包括：

12、將體積收縮值、翹曲變形值和表面氣穴值依次標記為vs、wd和sb；分別定義vs、wd、sb的合格閾值依次為

13、進一步地，對提取的聲學頻域特征進行分析處理，生成聲學評價系數(shù)，聲學評價系數(shù)用于確定熔體材料的流動特性，具體包括：

14、對每次提取的聲學時域信號值pi進行快速傅里葉變換，提取其頻域特征；快速傅里葉變換的表達式為：

15、

16、其中，y(f)是頻域信號，p(t)是聲學時域信號值，n是信號長度，f是聲波頻率；

17、對每次提取的聲學頻域特征對應聲學時域信號值pi，使用小波變換進行時頻分析，小波變換的公式為：

18、

19、其中，w(a,b)是小波系數(shù)，a是尺度因子，b是平移因子；ψ(t)是選擇的母小波；

20、通過從小波變換中獲得的w(a,b)小波系數(shù)，計算聲學評價系數(shù)c，計算步驟如下：

21、從w(a,b)中選取關鍵小波系數(shù)，計算其均值和標準差：

22、

23、其中，m為選取的關鍵小波系數(shù)的數(shù)量，表示第i次數(shù)據(jù)提取后，經(jīng)過小波變換得到的第j′個小波系數(shù)；

24、聲學評價系數(shù)c計算公式如下：

25、

26、其中，k為調(diào)整系數(shù)，0.82≤k≤2.5；設定聲學評價系數(shù)c的流動特性閾值為cth；

27、當c越趨近于cth時，表示熔體材料的流動特性越好；

28、當c越遠離cth時，表示熔體材料的流動特性越差。

29、進一步地，接收提取段t內(nèi)n次提取的熱流變化數(shù)據(jù)后，并進行分析處理，生成熱流變化系數(shù)，熱流變化系數(shù)用于確定熔體材料的結晶度變化趨勢，具體包括：

30、根據(jù)構建數(shù)據(jù)提取集合{(p1,q1),(p2,q2),…,(pn,qn)}，確定提取的熱流變化值集合為{q1,q2,…,qn}，定義熱流變化系數(shù)為cq，計算內(nèi)容如下：

31、計算熱流變化值的均值μq：

32、

33、計算熱流變化值的標準差σq：

34、

35、將熱流變化系數(shù)cq定義為熱流變化的標準差與均值的比率：

36、

37、其中，cq以百分比形式表達，表明熱流變化的相對波動程度；

38、使用差示掃描量熱法dsc對熔體材料樣品進行熱分析，具體操作如下：

39、1)通過dsc設備，對樣品進行加熱和冷卻，在整個過程中記錄樣品的熱流變化值q(t)與溫度tw之間的關系，繪制熱流變化曲線；

40、2)在熱流變化曲線上，識別出熔融溫度tm和結晶溫度tc：

41、3)定義熔體材料的結晶度xc，結晶度的計算公式如下：

42、

43、其中，通過熱流變化曲線的熔融峰面積獲得熔融熱δhm，通過熱流變化曲線的結晶峰面積獲得冷結晶熱δhc；為完全結晶態(tài)材料的標準熔融熱，根據(jù)提取段t內(nèi)的不同時間點計算對應結晶度xc值，形成一個結晶度隨時間變化的趨勢圖。

44、進一步地，將熱流變化系數(shù)cq的計算參數(shù)qi與結晶度xc之間進行相關性分析，并定義相關系數(shù)為r，計算公式如下：

45、

46、其中，xci為第i次數(shù)據(jù)提取的結晶度，為結晶度的均值；

47、若r越趨近1，表示熱流變化系數(shù)與結晶度之間為正相關性，且熱流變化數(shù)據(jù)的波動越大，結晶度越高；

48、若r越趨近-1，表示熱流變化系數(shù)與結晶度之間呈現(xiàn)負相關性，熱流變化數(shù)據(jù)波動越大，結晶度越低；

49、若r越趨近0，說明熱流變化系數(shù)與結晶度之間線性關系越不明顯；

50、從線性模型、非線性模型中選擇擬合度最高的模型進行擬合；以獲得預測模型，擬合后的預測模型能夠根據(jù)當前測得計算的cq預測相應的xc；

51、根據(jù)預測模型的結果，調(diào)整注塑工藝參數(shù)，注塑工藝參數(shù)包括注射速度、注入壓力和冷卻時間，以達到目標結晶度值：

52、設定目標結晶度值為通過模型反推所需的目標熱流變化系數(shù)為

53、進一步地，選擇改進的非支配排序遺傳算法作為多目標優(yōu)化算法，計算當前最優(yōu)注塑工藝參數(shù)，注塑工藝參數(shù)包括注射速度、注入壓力和冷卻時間，具體包括：

54、1)初始條件與目標設定；

55、對于優(yōu)化目標：

56、聲學評價系數(shù)c趨近于流動特性閾值cth；

57、熱流變化系數(shù)cq趨近于目標熱流變化系數(shù)

58、結晶度值xc趨近于目標結晶度值

59、約束條件：成型質(zhì)量的各項參數(shù)值需在合格閾值內(nèi)：

60、體積收縮值翹曲變形值表面氣穴值

61、2)生成初始種群；

62、生成包含n′個個體的初始種群，每個個體表示一組注塑工藝參數(shù)組合gi′＝(vsd,pyl,tcool)，其中vsd、pyl、tcool依次代表注射速度、注入壓力和冷卻時間：

63、3)適應度函數(shù)的定義與計算：

64、定義適應度函數(shù)f(gi′)用于評估每個個體gi′的優(yōu)劣，公式如下：

65、

66、其中，c是聲學評價系數(shù)；cq是熱流變化系數(shù)，xc是結晶度值，w1、w2、w3為對應參數(shù)的權重值，且表示各優(yōu)化目標的影響力相等；

67、4)遺傳操作：通過選擇、交叉與變異，生成下一代種群；

68、5)約束條件處理與罰函數(shù)：

69、在每次迭代中，對每個個體的成型質(zhì)量參數(shù)vs、wd、sb進行評估；若其中任意一個個體不滿足中對應合格閾值：則對該個體的適應度函數(shù)f(gi)進行懲罰；

70、6)非支配排序與pareto前沿更新；

71、每一代結束時，對種群中的所有個體進行非支配排序，更新pareto前沿，得到最優(yōu)解集；

72、7)迭代與收斂；

73、設定最大迭代次數(shù)為l1代，通過多輪次的遺傳操作和非支配排序，不斷逼近最優(yōu)解；

74、8)最優(yōu)解提取與實際應用；

75、在迭代結束后，從最終的pareto前沿中提取最優(yōu)解g*，即最優(yōu)注塑工藝參數(shù)組合，得到

76、一種塑料件注塑參數(shù)多目標優(yōu)化系統(tǒng)，所述系統(tǒng)用于執(zhí)行所述的塑料件注塑參數(shù)多目標優(yōu)化方法，包括：

77、數(shù)據(jù)采集模塊：用于實時采集注塑模腔內(nèi)的聲學信號數(shù)據(jù)，聲學信號數(shù)據(jù)包括模腔內(nèi)壓力波動和熔體流動噪聲；同時采集注塑模腔中熔體材料在熔融和冷卻過程中的熱流變化數(shù)據(jù)；

78、數(shù)據(jù)提取模塊：用于設定當前時刻緊鄰的前一時間段t為提取段，在提取段t內(nèi)，以相同時間間隔同步提取步驟s1中采集的聲學信號數(shù)據(jù)和熱流變化數(shù)據(jù)，且聲學信號數(shù)據(jù)與熱流變化數(shù)據(jù)一一對應，根據(jù)提取段t和時間間隔，確定提取次數(shù)集合為{1,2，…，n}，其中i∈{1,2，…，n}表示第i次數(shù)據(jù)提取的索引，n表示提取段t內(nèi)數(shù)據(jù)提取的總次數(shù)；

79、合格閾值確定模塊：用于獲取包含不同聲學信號數(shù)據(jù)和熱流變化數(shù)據(jù)下的塑料件成型質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)，塑料件的成型質(zhì)量數(shù)據(jù)包括體積收縮值、翹曲變形值和表面氣穴值，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定成型質(zhì)量數(shù)據(jù)中各項參數(shù)值的合格閾值；

80、評價系數(shù)構建模塊：用于接收提取段t內(nèi)n次提取的聲學信號數(shù)據(jù)后，使用快速傅里葉變換提取聲學信號數(shù)據(jù)的聲學頻域特征，并對提取的聲學頻域特征進行分析處理，生成聲學評價系數(shù)，聲學評價系數(shù)用于確定熔體材料的流動特性，并設定流動特性閾值；

81、變化系數(shù)構建模塊：用于接收提取段t內(nèi)n次提取的熱流變化數(shù)據(jù)后，并進行分析處理，生成熱流變化系數(shù)，熱流變化系數(shù)用于定量評估熔體材料的結晶度變化趨勢，在提取段t內(nèi)，使用差示掃描量熱法dsc對熔體材料樣品進行熱分析，得到n次提取的結晶度值；

82、優(yōu)化目標值確定模塊：用于將熱流變化系數(shù)的計算參數(shù)與結晶度之間進行相關性分析，從線性模型、非線性模型中選擇擬合度最高的模型進行擬合，以獲得預測模型，預測模型用于根據(jù)當前計算的熱流變化系數(shù)預測相應的結晶度值，并根據(jù)預測模型，設定目標結晶度值以及對應的目標熱流變化系數(shù)；

83、多目標優(yōu)化模塊：用于將聲學評價系數(shù)趨近于流動特性閾值、熱流變化系數(shù)趨近于目標熱流變化系數(shù)、結晶度值趨近于目標結晶度值，以及所有成型質(zhì)量參數(shù)均在對應合格閾值以下作為優(yōu)化目標，選擇改進的非支配排序遺傳算法作為多目標優(yōu)化算法，通過迭代反饋機制調(diào)整注塑工藝參數(shù)，計算當前最優(yōu)注塑工藝參數(shù)，注塑工藝參數(shù)包括注射速度、注入壓力和冷卻時間。

84、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：通過實時采集注塑模腔內(nèi)的聲學信號數(shù)據(jù)和熱流變化數(shù)據(jù)，結合快速傅里葉變換和差示掃描量熱法，對熔體材料的流動特性和結晶度進行量化分析；在此基礎上，使用改進的非支配排序遺傳算法，根據(jù)聲學評價系數(shù)、熱流變化系數(shù)與成型質(zhì)量之間的相關性，優(yōu)化注塑工藝參數(shù)中的注射速度、注入壓力和冷卻時間，該方法不僅能夠精準預測和調(diào)整各項工藝參數(shù)，使得塑料件在成型質(zhì)量上達到最佳狀態(tài)，而且通過迭代反饋機制，確保優(yōu)化過程能夠動態(tài)適應實際生產(chǎn)中的變化，克服了現(xiàn)有技術的不足，實現(xiàn)了注塑工藝的全方位優(yōu)化。