Ứng Dụng AI Trong Dự Đoán Độ Bền Uốn Khi Chế Tạo Nhựa Phun Ép Với Khuôn Cooling Layer

LỜI CAM KẾT

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

1.2.1. Ý nghĩa khoa học

1.2.2. Ý nghĩa thực tiễn

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1. Đối tượng nghiên cứu

1.4.2. Phạm vi nghiên cứu

1.5. Phương pháp nghiên cứu

1.5.1. Cơ sở phương pháp luận

1.5.2. Phương pháp thu thập thông tin

1.5.3. Phương pháp phân tích số liệu thống kê

1.5.4. Phương pháp thực nghiệm

1.6. Kết cấu đồ án tốt nghiệp

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI

2.1. Tổng quan về quá trình phun ép nhựa

2.2. Cấu tạo của máy ép nhựa

2.3. Quy trình ép nhựa

2.4. Các phương pháp thiết kế hệ thống giải nhiệt cho khuôn hiện nay

2.4.1. Hệ thống giải nhiệt kiểu vách ngăn

2.4.2. Hệ thống giải nhiệt kiểu vòi phun

2.4.3. Hệ thống giải nhiệt dạng lỗ góc

2.4.4. Hệ thống giải nhiệt dạng xoắn ốc

2.4.5. Hệ thống giải nhiệt dạng lỗ từng bước

2.5. Các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài

2.5.1. Công trình nghiên cứu trong nước

2.5.2. Công trình nghiên cứu ngoài nước

3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. Vật liệu nhựa

3.2. Lý thuyết về khuôn phun ép nhựa

3.2.1. Một số loại khuôn thông dụng

3.2.2. Nguyên lí hoạt động

3.2.3. Yêu cầu kỹ thuật của khuôn ép nhựa

3.3. Quy trình thiết kế

3.4. Tổng quan về quá trình gia nhiệt – giải nhiệt cho khuôn ép nhựa

3.5. Điều khiển nhiệt độ trong quá trình phun ép nhựa

3.6. Các phương pháp gia nhiệt cho khuôn ép nhựa

3.7. Độ bền uốn của sản phẩm phun ép nhựa

3.7.1. Ảnh hưởng của độ bền uốn đến sản phẩm phun ép nhựa

3.7.2. Ý nghĩa của quá trình thử nghiệm độ bền uốn đối với sản phẩm phun ép nhựa

3.8. Phương pháp thống kê và phân tích số liệu Taguchi

3.8.1. Lịch sử ra đời

3.8.2. Ý nghĩa thực tiễn

3.9. Mô hình tính toán ANN (Artificial Neural Networks)

3.9.1. Lịch sử ra đời

3.9.2. Ý nghĩa thực tiễn

3.10. Sự kết hợp giữa ANN và GA

4. CHƯƠNG 4: TỔNG QUAN VỀ MẪU THỬ ĐỘ BỀN UỐN VÀ PHƯƠNG ÁN THIẾT KẾ KHUÔN

4.1. Tổng quan về sản phẩm mẫu thử độ bền uốn

4.2. Thông số thiết kế mẫu sản phẩm

4.3. Lựa chọn vật liệu của mẫu thử độ bền uốn

4.4. Phương án thiết kế khuôn

4.4.1. Kết cấu bộ khuôn hoàn chỉnh

4.4.2. Kết quả mô phỏng dòng chảy bằng phần mềm Moldex 3D

5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

5.1. Thực nghiệm quá trình chụp ảnh phân bố nhiệt độ của lòng khuôn

5.1.1. Tổng quan quá trình chụp ảnh phân bố nhiệt độ

5.1.2. Các bước tiến hành chụp phân bố nhiệt độ cho lòng khuôn

5.1.3. Kết quả chụp phân bố nhiệt

5.2. Quá trình thử khuôn trước khi ép hàng loạt mẫu dùng cho thí nghiệm

5.2.1. Mục đích của việc thử khuôn

5.2.2. Quy trình thử khuôn

5.3. Quy trình chế tạo mẫu dùng cho thử nghiệm uốn

5.4. Ứng dụng phương pháp Taguchi để tạo bảng các thông số thí nghiệm

5.5. Chế tạo mẫu thử độ bền uốn

5.6. Thử nghiệm độ bền uốn

5.6.1. Quy trình thực hiện thử nghiệm độ bền uốn

5.6.2. Kết quả thử nghiệm độ bền uốn thực tế

5.7. Tối ưu hóa thông số bằng phương pháp Taguchi

5.7.1. Kết quả thử nghiệm mẫu tối ưu của phương pháp Taguchi

5.7.2. Hình ảnh và biểu đồ kết quả

5.7.3. So sánh kết quả thử nghiệm uốn giữa mẫu tối ưu của phương pháp Taguchi và 25 trường hợp trong bảng

5.8. Ứng dụng mô hình tính toán ANN để dự đoán độ bền uốn của mẫu thử

5.8.1. Các bước thực hiện mô hình tính toán ANN để đưa ra dự đoán

5.8.2. Kết quả so sánh giữa ANN dự đoán và thực nghiệm đối với 25 trường hợp

5.8.3. Sử dụng ANN để dự đoán kết quả đầu ra khi thay đổi giá trị của biến đầu vào

5.9. Kết hợp mô hình tính toán ANN với GA

5.9.1. Mục đích của việc kết hợp mô hình tính toán ANN với GA

5.9.2. Các bước tiến hành thiết lập để đưa ra dự đoán tối ưu

5.9.3. Kết quả dự đoán bộ thông số tối ưu của ANN – GA

5.9.4. So sánh kết quả dự đoán đầu ra giữa trường hợp tối ưu của Taguchi và trường hợp tối ưu của ANN – GA

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI

6.1. Hướng phát triển của đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Ứng Dụng AI Trong Dự Đoán

Ứng dụng AI trong dự đoán đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất nhựa phun ép. Trong đề tài này, AI được sử dụng để dự đoán độ bền uốn của mẫu thử nhựa, giúp giảm thiểu thời gian và chi phí thử nghiệm. Phương pháp ANN (Artificial Neural Network) được áp dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả dự đoán chính xác. AI không chỉ giúp dự đoán mà còn tối ưu hóa các thông số sản xuất, đảm bảo chất lượng sản phẩm.

1.1. Phân Tích Dữ Liệu

Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện thông qua việc thu thập và xử lý các thông số từ quy trình phun ép nhựa. Dữ liệu được chia thành biến đầu vào và biến đầu ra, sau đó được đưa vào phần mềm Matlab để train mô hình. ANN được sử dụng để học dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác về độ bền uốn của mẫu thử.

1.2. Tối Ưu Hóa Quy Trình Sản Xuất

AI giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất bằng cách phân tích các thông số như áp suất phun, thời gian đóng khuôn, và nhiệt độ khuôn. Kết quả dự đoán từ ANN được so sánh với thực nghiệm để đảm bảo độ chính xác. Qua đó, quy trình sản xuất được cải thiện, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả.

II. Độ Bền Uốn Và Chế Tạo Nhựa Phun Ép

Độ bền uốn là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá chất lượng sản phẩm nhựa phun ép. Trong đề tài này, độ bền uốn được đo lường thông qua các mẫu thử được chế tạo bằng phương pháp phun ép nhựa với khuôn cooling layer. Khuôn cooling layer giúp kiểm soát nhiệt độ khuôn, từ đó cải thiện chất lượng sản phẩm.

2.1. Kỹ Thuật Chế Tạo

Quy trình chế tạo nhựa phun ép bao gồm các bước như thiết kế khuôn, điều chỉnh thông số phun ép, và kiểm soát nhiệt độ. Khuôn cooling layer được thiết kế với hệ thống giải nhiệt hiệu quả, giúp giảm thiểu biến dạng và nâng cao độ bền uốn của sản phẩm.

2.2. Đánh Giá Độ Bền

Các mẫu thử được thử nghiệm độ bền uốn theo tiêu chuẩn ASTM D790. Kết quả thử nghiệm được so sánh với dự đoán từ AI để đánh giá độ chính xác của mô hình. Qua đó, các thông số sản xuất được điều chỉnh để đạt được độ bền uốn tối ưu.

III. Khuôn Cooling Layer Và Công Nghệ AI

Khuôn cooling layer là một công nghệ tiên tiến giúp kiểm soát nhiệt độ trong quá trình phun ép nhựa. Kết hợp với công nghệ AI, khuôn cooling layer giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm. AI được sử dụng để dự đoán và điều chỉnh các thông số nhiệt độ, đảm bảo sản phẩm đạt được độ bền uốn cao nhất.

3.1. Thiết Kế Khuôn

Khuôn cooling layer được thiết kế với hệ thống giải nhiệt hiệu quả, bao gồm các rãnh dẫn nước và bi cầu giúp tản nhiệt nhanh chóng. Thiết kế này giúp giảm thiểu biến dạng và nâng cao độ bền uốn của sản phẩm.

3.2. Ứng Dụng Công Nghệ

Công nghệ AI được tích hợp vào quy trình sản xuất để dự đoán và điều chỉnh các thông số nhiệt độ. Kết quả dự đoán từ AI được so sánh với thực nghiệm để đảm bảo độ chính xác. Qua đó, quy trình sản xuất được tối ưu hóa, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả.

Ứng Dụng AI Để Dự Đoán Độ Bền Uốn Trong Quá Trình Chế Tạo Nhựa Phun Ép Sử Dụng Khuôn Cooling Layer