Research progress in quality prediction and control of injection molded products based on model algorithms

doi:10.19491/j.issn.1001-9278.2024.04.016

Abstract

Abstract:

This paper introduced the applications of model algorithms in the injection molding technology and summarized the predictive control effectiveness of relevant model algorithms in various stages of injection molding. Finally， proposes the future research directions in quality predictive control of injection molding products were proposed together with the relevant technological development trends in model algorithms.

Key words: injection molded product, predictive control, model construction, big data algorithm

CLC Number:

TQ320.66⁺2

GONG Qiang, JIN Zhiming. Research progress in quality prediction and control of injection molded products based on model algorithms[J]. China Plastics, 2024, 38(4): 98-102.

Figures/Tables 3

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算法/模型	突出优势	相对劣势
自适应网络	自适应调整能力；可实时数据调整网络结构和参数；非线性和动态系统建模和控制。	训练数据量大；模型参数选择和调整的困难；对初始状态和参数敏感。
模糊算法	不确定性和模糊性处理；适应性和学习能力；可复杂非线性建模。	参数选择和规模的确定困难；训练数据量大；计算复杂度较高。
径向基函数	非线性问题高效建模和控制；全局拟合能力；计算效率高。	径向基函数数量和中心位置确定困难；选择适当的宽度参数较为困难；对噪声敏感。
粒子群优化	并行搜索，全局搜索；不依赖导数信息；适用于非线性和非凸优化问题。	参数选择和微调困难；迭代次数控制难；高维问题计算成本高。
BP神经网络	非线性映射能力；适应性和学习能力；并行性和分布式计算能力。	训练过程耗时长，数据要求较高；参数设置的敏感性；可能陷入局部最优解。
量子遗传	全局搜索；能够同时优化多个目标；并行性和分布式计算能力。	参数设置的敏感性；计算复杂度较高；可能陷入局部最优解。
范数最优迭代学习	迭代学习能力；范数最优化能力；自适应调整能力。	对初始控制器依赖性；计算复杂度较高；对系统模型的要求高。

算法/模型	突出优势	相对劣势
自适应网络	自适应调整能力；可实时数据调整网络结构和参数；非线性和动态系统建模和控制。	训练数据量大；模型参数选择和调整的困难；对初始状态和参数敏感。
模糊算法	不确定性和模糊性处理；适应性和学习能力；可复杂非线性建模。	参数选择和规模的确定困难；训练数据量大；计算复杂度较高。
径向基函数	非线性问题高效建模和控制；全局拟合能力；计算效率高。	径向基函数数量和中心位置确定困难；选择适当的宽度参数较为困难；对噪声敏感。
粒子群优化	并行搜索，全局搜索；不依赖导数信息；适用于非线性和非凸优化问题。	参数选择和微调困难；迭代次数控制难；高维问题计算成本高。
BP神经网络	非线性映射能力；适应性和学习能力；并行性和分布式计算能力。	训练过程耗时长，数据要求较高；参数设置的敏感性；可能陷入局部最优解。
量子遗传	全局搜索；能够同时优化多个目标；并行性和分布式计算能力。	参数设置的敏感性；计算复杂度较高；可能陷入局部最优解。
范数最优迭代学习	迭代学习能力；范数最优化能力；自适应调整能力。	对初始控制器依赖性；计算复杂度较高；对系统模型的要求高。

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