Resumen

El peso del producto es una de las propiedades más importantes de una pieza moldeada por inyección. Por lo tanto, la determinación de los parámetros del proceso para obtener un peso preciso es esencial. Este estudio propone una nueva estrategia de optimización para el proceso de moldeo por inyección en la que el problema de optimización de los parámetros se convierte en un problema de clasificación de pesos. Las piezas moldeadas por inyección se producen bajo parámetros variables y se etiquetan como positivas o negativas en comparación con el peso estándar, y se calcula el error de peso de cada muestra. Se aplica un método de clasificación de vectores de soporte (SVC) para construir un hiperplano de clasificación en el que se supone que el error de peso es cero. Un algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) contribuye al ajuste de los hiperparámetros del modelo SVC para minimizar el error entre los resultados de predicción del SVC y los resultados experimentales. Se ha comprobado que el método propuesto es muy preciso, y su error de peso medio es del 0,0212%. Este método sólo requiere una pequeña cantidad de muestras experimentales y, por tanto, puede reducir el coste y el tiempo. Este método tiene el potencial de ser ampliamente promovido en la optimización de los parámetros del proceso de moldeo por inyección.

• Materias:Biopolímeros Industria del caucho Caucho Hidrogeles
• Subjects:Biopolymers caucho industry Rubber Hydrogels
• Palabras claves:error de peso, parámetros de proceso, pieza moldeada, optimización de la inyección, cantidad de experimento, optimización de enjambre de partículas, problema de optimización de parámetros, nueva estrategia de optimización, métodos, problema de clasificación de peso
• Keywords:weight error, process parameters, molded part, optimization of injection, amount of experiment, particles swarm optimization, parameters optimization problem, new optimization strategy, methods, weight classification problem