I. Giới thiệu và tính cấp thiết của đề tài
Độ bền kéo và đường hàn là hai yếu tố quan trọng trong công nghệ ép phun nhựa, đặc biệt khi sản phẩm nhựa ngày càng có cấu trúc phức tạp. Khuyết tật đường hàn xuất hiện do sự giao nhau của hai dòng nhựa lỏng, ảnh hưởng đến tính thẩm mỹ và độ bền sản phẩm. Hiện nay, phương pháp sơn phủ được sử dụng để che khuyết tật, nhưng điều này làm tăng chi phí và giảm độ bền sản phẩm. Mạng nơron (ANN) được đề xuất như một giải pháp hiệu quả để dự đoán độ bền kéo của đường hàn, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất.
1.1. Vấn đề nghiên cứu
Đường hàn trong ép phun nhựa là một khuyết tật phổ biến, gây giảm độ bền sản phẩm. Việc cải thiện độ bền kéo của đường hàn đòi hỏi nhiều thí nghiệm tốn kém. Mạng nơron được sử dụng để dự đoán độ bền kéo, giảm thiểu chi phí và thời gian thử nghiệm.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình mạng nơron để dự đoán độ bền kéo của đường hàn trong ép phun nhựa, sử dụng dữ liệu từ các thông số ép phun như thời gian phun, nhiệt độ nhựa và khuôn.
II. Phương pháp nghiên cứu và vật liệu
Nghiên cứu sử dụng vật liệu Polyamide 6 (PA6) gia cố 30% sợi thủy tinh (GF). Các mẫu nhựa được tạo ra bằng công nghệ ép phun và thử nghiệm độ bền kéo trên máy Instron 5566. Mạng nơron được huấn luyện với các thông số đầu vào như thời gian phun, nhiệt độ nhựa và khuôn, đầu ra là độ bền kéo.
2.1. Vật liệu và quy trình ép phun
PA6 + 30% GF được chọn do độ bền cao và khả năng chịu nhiệt tốt. Các mẫu nhựa được ép phun với các thông số khác nhau để đánh giá ảnh hưởng đến độ bền kéo.
2.2. Thử nghiệm độ bền kéo
Các mẫu nhựa được thử nghiệm kéo để xác định độ bền. Kết quả thử nghiệm được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho mạng nơron.
III. Xây dựng và đánh giá mạng nơron
Nghiên cứu xây dựng 6 mô hình mạng nơron với các hàm huấn luyện khác nhau như Levenberg-Marquardt và Bayesian Regularization. Các mô hình được đánh giá dựa trên MSE và R-squared để chọn ra mô hình tối ưu nhất.
3.1. Huấn luyện mạng nơron
Mạng nơron được huấn luyện với dữ liệu từ các thử nghiệm kéo. Các thông số ép phun được sử dụng làm đầu vào, độ bền kéo là đầu ra.
3.2. Đánh giá mô hình
Các mô hình được đánh giá dựa trên độ chính xác dự đoán. Mô hình sử dụng hàm Bayesian Regularization với 20 nơ-ron cho kết quả tốt nhất.
IV. Kết quả và ứng dụng thực tiễn
Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình mạng nơron dự đoán độ bền kéo của đường hàn trong ép phun nhựa. Kết quả cho thấy mô hình có độ chính xác cao, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm chi phí thử nghiệm.
4.1. Kết quả dự đoán
Mô hình Bayesian Regularization với 20 nơ-ron đạt độ chính xác cao nhất, với R-squared đạt 0.95. Kết quả dự đoán gần sát với thực nghiệm.
4.2. Ứng dụng thực tiễn
Mô hình này có thể áp dụng trong sản xuất nhựa để dự đoán độ bền kéo của đường hàn, giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao chất lượng sản phẩm.
