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

doi:10.19491/j.issn.1001-9278.2025.03.018

Abstract

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

CLC Number:

TQ320.66⁺3

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.

Figures/Tables 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