Research progress in applications and performance prediction of machine learning in PLA processing

doi:10.19491/j.issn.1001-9278.2023.08.018

Abstract

Abstract:

In this paper， the applications of machine learning （ML） in the poly（lactic acid）（PLA） processing as well as its performance prediction was reviewed. The current applications of ML in predicting the crystallization properties， fatigue life， tensile strength， toughness， yield stress， density， and degradation degree of PLA were summarized. As discussed in the paper， ML could be used to monitor the possible defects in the PLA processing， thus reducing the production cost and improving the service life of PLA products. Finally， the future role and development of ML in the PLA processing and applications were prospected.

Key words: poly（lactic acid）, machine learning, monitoring defect, performance prediction

CLC Number:

TQ321

WANG Lei, ZHAO Min, WENG Yunxuan, ZHANG Caili. Research progress in applications and performance prediction of machine learning in PLA processing[J]. China Plastics, 2023, 37(8): 127-134.

Figures/Tables 9

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ML模型	应用以及性能预测	参考文献
线性回归、多项式回归、随机森林回归	研究PLA样条缺口形状、光栅方向和熔体内部空隙对疲劳寿命的影响	［10］
支持向量机（SVM）	监测PLA生产过程中的补全失效缺陷和几何缺陷	［11］
人工神经网络（ANN）和人工神经网络⁃遗传算法（ANN⁃GN）	预测PLA的韧性、零件厚度和生产成本	［12］
主成分分析与随机森林结合	预测PLA的拉伸性能，监测生产过程中的产品质量	［15］
梯度提升、随机森林、核岭和支持向量回归模型	将PLA泡沫密度通过温度、时间、压力的函数表达	［16］
使用回归树的统计分析	研究PLA复合材料的拉伸强度	［18］
4个ANN、2个自适应神经模糊推理系统以及最小二乘支持向量回归	预测左旋聚乳酸/聚乙交酯（PLLA/PGA）复合材料的相对结晶度与结晶时间、温度和PGA含量的关系	［20］
多分类逻辑回归和多分类神经网络	预测PLA的热降解程度	［23］

ML模型	应用以及性能预测	参考文献
线性回归、多项式回归、随机森林回归	研究PLA样条缺口形状、光栅方向和熔体内部空隙对疲劳寿命的影响	［10］
支持向量机（SVM）	监测PLA生产过程中的补全失效缺陷和几何缺陷	［11］
人工神经网络（ANN）和人工神经网络⁃遗传算法（ANN⁃GN）	预测PLA的韧性、零件厚度和生产成本	［12］
主成分分析与随机森林结合	预测PLA的拉伸性能，监测生产过程中的产品质量	［15］
梯度提升、随机森林、核岭和支持向量回归模型	将PLA泡沫密度通过温度、时间、压力的函数表达	［16］
使用回归树的统计分析	研究PLA复合材料的拉伸强度	［18］
4个ANN、2个自适应神经模糊推理系统以及最小二乘支持向量回归	预测左旋聚乳酸/聚乙交酯（PLLA/PGA）复合材料的相对结晶度与结晶时间、温度和PGA含量的关系	［20］
多分类逻辑回归和多分类神经网络	预测PLA的热降解程度	［23］

机器学习方法	结构特性		模型数量/个
机器学习方法	固定属性	可调属性	模型数量/个
多层感知器神经网络	隐藏层的数量为2。第一个隐藏层的激活函数使用的是双曲正切函数。第二个隐藏层的激活函数使用的是逻辑函数。训练算法采用的是Levenberg⁃Marquardt算法。	隐藏层神经元数量	200
级联前馈神经网络	隐藏层的数量为2。第一个隐藏层的激活函数为双曲正切。第二个隐藏层的激活函数是逻辑函数。所使用的训练算法是Levenberg⁃Marquardt算法。	隐藏层神经元数量	200
循环神经网络	隐藏层的数量为2。第一个隐藏层的激活函数是双曲正切函数。第二个隐藏层的激活函数是逻辑函数。所使用的训练算法是缩放共轭梯度算法。	隐藏层神经元数量	160
最小二乘支持向量回归	训练算法，即最小平方法。	核函数	150
具有减法聚类的自适应神经模糊推理系统	隶属函数，即减法聚类。	聚类训练算法半径	400
具有C均值聚类的自适应神经模糊推理系统	隶属函数，即C均值聚类。	聚类训练算法数量	400

机器学习方法	结构特性		模型数量/个
机器学习方法	固定属性	可调属性	模型数量/个
多层感知器神经网络	隐藏层的数量为2。第一个隐藏层的激活函数使用的是双曲正切函数。第二个隐藏层的激活函数使用的是逻辑函数。训练算法采用的是Levenberg⁃Marquardt算法。	隐藏层神经元数量	200
级联前馈神经网络	隐藏层的数量为2。第一个隐藏层的激活函数为双曲正切。第二个隐藏层的激活函数是逻辑函数。所使用的训练算法是Levenberg⁃Marquardt算法。	隐藏层神经元数量	200
循环神经网络	隐藏层的数量为2。第一个隐藏层的激活函数是双曲正切函数。第二个隐藏层的激活函数是逻辑函数。所使用的训练算法是缩放共轭梯度算法。	隐藏层神经元数量	160
最小二乘支持向量回归	训练算法，即最小平方法。	核函数	150
具有减法聚类的自适应神经模糊推理系统	隶属函数，即减法聚类。	聚类训练算法半径	400
具有C均值聚类的自适应神经模糊推理系统	隶属函数，即C均值聚类。	聚类训练算法数量	400

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