检索结果-南通市图书馆

作者：贺鉴华中科技大学

学位级别：硕士

精密聚合物光学透镜是手机、无人机等产品的关键零部件。精密光学透镜目前主要采用成形效率高的注射成形,但是由于透镜成形质量需要通过精密仪器的检测,其质量控制具有严重的滞后性,导致难以及时发现和解决生产过程中的异常情况。因此,... 详细信息

精密聚合物光学透镜是手机、无人机等产品的关键零部件。精密光学透镜目前主要采用成形效率高的注射成形,但是由于透镜成形质量需要通过精密仪器的检测,其质量控制具有严重的滞后性,导致难以及时发现和解决生产过程中的异常情况。因此,通过智能传感方法实时监控光学透镜的注射成形过程,预测其质量具有重要意义。本文开展了注射成形数据采集、特征提取及其成形过程监控的系统研究,主要工作如下:通过注射成形过程的理论分析与实验研究,探明了光学透镜产品质量波动的影响因素。提出了成形过程各种数据的采集方案,基于采集数据重点分析了压力积分、螺杆行程和产品重量之间的关系;分析了成形特征数据与产品尺寸之间的相关性,射出终点位置与产品尺寸之间的相关性达到了0.45;验证了通过压力-位置曲线和成形特征数据组成的高维数据实现成形过程监控的可行性。对比分析现有特征提取方法在注射成形过程(压力-位置)高维数据上的降维效果,发现基于主成分、基于经验知识的特征提取方法均难以准确描述成形过程的非线性信息。为此,提出了压力-位置曲线的长短时记忆变分自编码的无监督特征提取方法,考虑曲线数据的时序特性和非高斯性。对六组不同工艺的压力-位置曲线进行特征提取,本文方法与主成分分析方法相比,注射压力的平均相似比提升了23%,验证了本文方法能有效学习注射成形基本特征及模型具有较好的泛化能力。提出了融合压力-位置高维数据和成形特征数据的过程监控方法。通过特征提取模型输出的降维向量构建的K-Means分类模型,实现了注射成形过程的工艺识别,与使用PCA降维向量构建的分类模型相比,准确率提升了4.21%。将降维向量、重构向量和特征数据组为输入,采用基于密度的局部异常因子方法实现了工况识别,该方法计算的成形稳定阶段和不稳定阶段的异常因子均值分别为1.16和1.31,验证了该方法可以有效区分稳定生产阶段和不稳定生产阶段。基于上述研究,开发了一套注射成形过程监控系统,并在精密光学透镜企业进行了验证和应用。连续采集14935个模次数据未出现异常,验证了该系统具有很强的鲁棒性;三种不同工艺条件下的次品率和异常因子呈正相关,说明了异常因子可作为工艺稳定性的判断依据;异常报警案例验证了本文提出的方法可以高效的监控精密光学透镜的成形过程。

关键词：注射成形精密光学透镜特征提取稳定性监控

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精密光学透镜注射成形智能试模技术与系统

精密光学透镜注射成形智能试模技术与系统

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作者：汪汝健华中科技大学

学位级别：硕士

聚合物光学透镜被广泛用于消费电子与无人机等领域,主要采用注射成形制造。注射成形偏差会导致产品成像指标与设计值存在较大偏离,难以满足精密光学透镜的制造要求。由于目前尚未建立量化评价注塑过程与产品成形质量关系的方法与标准,... 详细信息

聚合物光学透镜被广泛用于消费电子与无人机等领域,主要采用注射成形制造。注射成形偏差会导致产品成像指标与设计值存在较大偏离,难以满足精密光学透镜的制造要求。由于目前尚未建立量化评价注塑过程与产品成形质量关系的方法与标准,注射成形中需要依赖工艺人员的经验,不断修改模具和工艺参数,反复试模才能满足精密光学透镜的制造要求。此过程存在试模流程不固定,过于依赖人工经验的问题。为了解决这些问题,本文开展了精密光学透镜成形注射成形试模技术的相关研究,主要工作如下:提出了一套标准化的精密光学透镜制造与试模流程,建立了量化衡量精密光学透镜的成形质量的指标。在此基础上,确定了模具制造相关数据的标准化记录与存储关系,设计了与试模相关的数据库逻辑,以标准化的结构存储模具制造与试模的相关数据,为后光学透镜的质量与成形因素的关联性分析奠定了基础。建立了光学透镜工艺参数与面形误差指标之间的关系,使用随机森林模型光学透镜注塑数据集进行拟合,确定影响成形质量的重要工艺参数为保压压力与模具温度。提出了一种基于试模数据的工艺参数推荐方法,基于试模历史数据,使用集成学习方法建立了光学透镜关键工艺参数的推荐模型,自动完成关键工艺参数的初始化设置。测试集上该模型对于保压压力与模具温度的决定系数分别达到了 0.79和0.96,拟合情况较好。解决了光学透镜注射成形工艺参数初始化设置难的问题。提出了一个基于TSK模糊规则推理网络的工艺参数优化模型。通过将工艺人员经验总结生成的定性的工艺参数修正规则,表示成TSK模糊推理规则,建立了模糊推理规则库。建立的工艺参数模糊推理网络模型能够根据已有工艺参数与光学透镜面形特点,自动进行工艺参数的优化推理。同时,基于岭回归学习TSK推理规则后件的参数,使该模型能够根据过往的工艺数据进行参数学习,进一步提升该模型的准确性以及泛用性。基于上述研究,设计并开发了一套精密光学透镜注射成形智能试模系统,在合作的精密光学透镜企业开展了示范应用,验证了精密光学透镜试模标准化流程、工艺参数初始化与优化模型。本系统初始化推荐参数的成形误差与优化推荐参数的成形误差与人工初始化设置的成形误差与优化设置的成形误差相比分别减低53.1%和7.3%。研究成果对提升精密光学透镜注射成形试模效率与成形质量有一定借鉴意义。

关键词：精密光学透镜注射成形工艺参数工艺优化

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精密光学透镜注射压缩成型多质量目标优化

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工程塑料应用 2020年第7期48卷 56-60页

作者：刘军辉陈新度河源职业技术学院机电工程学院广东河源517000 广东工业大学广东省微纳制造重点实验室广州510006

为了提升精密光学透镜的综合质量,以粗糙度Ra与双折射数值φ为优化目标进行研究。首先针对传统的注射压缩模具结构缺陷,提出一种具有自动校准功能的注射压缩结构,之后以此为试验模具,提出一种包含BPNN建模、多目标优化智能算法NSGA-Ⅱ... 详细信息

为了提升精密光学透镜的综合质量,以粗糙度Ra与双折射数值φ为优化目标进行研究。首先针对传统的注射压缩模具结构缺陷,提出一种具有自动校准功能的注射压缩结构,之后以此为试验模具,提出一种包含BPNN建模、多目标优化智能算法NSGA-Ⅱ和试验验证的综合质量优化方法,以BPNN模型建立工艺参数与质量目标之间的关系,并以此作为NSGA-Ⅱ的适应度函数进行运算。试验结果表明,Ra和φ的BPNN模型具有很高的预测精度,其决定系数(R2)分别为0.97和0.94;通过对Pareto最优解与试验结果进行对比,2个质量目标的平均预测偏差都小于10%,优化预测与试验结果具有高度一致性,能够对产品的质量进行综合优化。

关键词：注射压缩成型精密光学透镜多目标优化 NSGA-Ⅱ算法 BP神经网络

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