基于ANN代理模型的单螺杆计量段结构参数优化

doi:10.19491/j.issn.1001-9278.2025.03.018

中国塑料 ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (3): 95-101.DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2025.03.018

基于ANN代理模型的单螺杆计量段结构参数优化

王超元, 陈欣, 林增, 祁纪浩, 庞志威, 沙金()

华东理工大学机械与动力工程学院，上海 200237

收稿日期:2024-05-11 出版日期:2025-03-26 发布日期:2025-03-24
通讯作者: 沙金，副教授，从事高性能材料智能成型理论及系统集成技术研究，sjin@ecust.edu.cn
E-mail:sjin@ecust.edu.cn

Optimization of structural parameters of single⁃screw metering section based on ANN surrogate model

WANG Chaoyuan, CHEN Xin, LIN Zeng, QI Jihao, PANG Zhiwei, SHA Jin()

School of Mechanical and Power Engineering，East China University of Science and Technology，Shanghai 200237，China

Received:2024-05-11 Online:2025-03-26 Published:2025-03-24
Contact: SHA Jin E-mail:sjin@ecust.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

在挤出机单螺杆计量段二维解析建模的基础上，采用交叉验证方法构建人工神经网络（artificial neural network，ANN）模型并对其进行了超参数优化，以有效地映射挤出机工作条件和结构参数与生产率和功耗之间的复杂非线性关系。提出利用ANN代理模型，结合NSGA⁃Ⅱ（non⁃dominated sorting genetic algorithm Ⅱ）算法对螺杆计量段的结构参数进行多目标优化，并通过TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution）法得到最优生产率和功耗组合的结构参数。相关工作对单螺杆计量段结构参数的智能化设计具有理论指导意义。

关键词: 单螺杆结构参数, 人工神经网络, 多目标优化, NSGA?II

Abstract:

Based on the two⁃dimensional analytical modeling for the single⁃screw metering section of an extruder， a cross⁃validation method was employed to construct an artificial neural network （ANN） model and optimize its hyperparameters to effectively map the complex nonlinear relationship between the working conditions and structural parameters of the extruder and the productivity and power consumption. A multi⁃objective optimization of the structural parameters of the screw metering section was proposed using the ANN surrogate model combining with the NSGA⁃Ⅱ （non⁃dominated sorting genetic algorithm Ⅱ） algorithm， and the structural parameters of the optimal combination of productivity and power consumption were obtained through the TOPSIS （technique for order preference by similarity to an ideal solution） method. The relevant work is of theoretical guidance significance for the intelligent design of the structural parameters of the single screw metering section.

Key words: single screw structural parameters, artificial neural network, multi?objective optimization, Non?dominated Sorting Genetic Algorithm II

中图分类号:

TQ320.66⁺3

王超元, 陈欣, 林增, 祁纪浩, 庞志威, 沙金. 基于ANN代理模型的单螺杆计量段结构参数优化[J]. 中国塑料, 2025, 39(3): 95-101.

WANG Chaoyuan, CHEN Xin, LIN Zeng, QI Jihao, PANG Zhiwei, SHA Jin. Optimization of structural parameters of single⁃screw metering section based on ANN surrogate model[J]. China Plastics, 2025, 39(3): 95-101.

图/表 11

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温度/K	稠度/Nsⁿ·m^-2	非牛顿指数
433	9.36×10³	0.41
453	5.21×10³	0.46
473	4.31×10³	0.47

温度/K	稠度/Nsⁿ·m^-2	非牛顿指数
433	9.36×10³	0.41
453	5.21×10³	0.46
473	4.31×10³	0.47

变量	单位	水平分布	水平数
熔体温度	K	433、453、473	3
螺杆转速	r/min	100、120、140、160、180、200	6
机头压力	MPa	4、9、14、19、24	5
熔体密度	kg/m³	800、840、880、920、960	5
螺杆直径	mm	30、40、60、70、80、100、120	7
计量段长度	mm	120、160、180、240、280、320、360、400、420、480、560、600、640、720、800、960	16
计量段螺槽深度	mm	0.9、1.2、1.5、1.8、2.0、2.1、2.4、2.8、3.0、3.5、3.6、4.0、4.2、4.9、5.0、5.6、6.0、7.0、8.4	19
螺纹升角	（°）	17、18、20、25、30	5
螺杆与机筒间隙	mm	0.09、0.12、0.15、0.18、0.2、0.21、0.24、0.28、0.3、0.35、0.36、0.4、0.42、0.49、0.5、0.56、0.6、0.7、0.84	19
螺棱法向宽度	mm	2.4、3.0、3.2、3.6、4.0、4.8、5.6、6.0、6.4、7.0、7.2、8.0、8.4、9.6、10.0、12.0、14.4	17

变量	单位	水平分布	水平数
熔体温度	K	433、453、473	3
螺杆转速	r/min	100、120、140、160、180、200	6
机头压力	MPa	4、9、14、19、24	5
熔体密度	kg/m³	800、840、880、920、960	5
螺杆直径	mm	30、40、60、70、80、100、120	7
计量段长度	mm	120、160、180、240、280、320、360、400、420、480、560、600、640、720、800、960	16
计量段螺槽深度	mm	0.9、1.2、1.5、1.8、2.0、2.1、2.4、2.8、3.0、3.5、3.6、4.0、4.2、4.9、5.0、5.6、6.0、7.0、8.4	19
螺纹升角	（°）	17、18、20、25、30	5
螺杆与机筒间隙	mm	0.09、0.12、0.15、0.18、0.2、0.21、0.24、0.28、0.3、0.35、0.36、0.4、0.42、0.49、0.5、0.56、0.6、0.7、0.84	19
螺棱法向宽度	mm	2.4、3.0、3.2、3.6、4.0、4.8、5.6、6.0、6.4、7.0、7.2、8.0、8.4、9.6、10.0、12.0、14.4	17

机器学习模型	训练时间/ s	验证时间/ s	验证均方误差	训练均方误差
Dummy	0.338	0.052	0.795	0.795
Ridge	0.588	0.055	0.069	0.069
Lasso	0.453	0.054	1.329	1.329
随机森林	218.128	9.319	0.002	0.000
XGBoost	24.984	0.140	0.006	0.006
LightGBM	3.035	0.405	0.009	0.009
CatBoost	53.944	0.104	0.004	0.004
ANN	50.826	0.192	0.002	0.002

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Optimization of structural parameters of single⁃screw metering section based on ANN surrogate model

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项目	生产率平均绝对百分比误差/%	功耗平均绝对百分比误差/%
优化前	3.59	3.54
优化后	3.58	2.88

项目	生产率平均绝对百分比误差/%	功耗平均绝对百分比误差/%
优化前	3.59	3.54
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