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基于GAPSO优化的注塑机注射速度模糊PID控制器: 1; 作者张绍坤沈加明 +2 位作者胡燕海傅挺王舟挺《计算机工程》北大核心 2025年第5期239-248,共10页; 针对一类伺服电机直接驱动油泵的注塑机液控系统,工业界通常采用PID控制方法进行控制,但其控制效果较差,难以达到较高的控制精度。为了改进PID控制,将模糊控制与PID控制相结合成为一种有效的方法。针对模糊PID算法参数调试过程中存在的... 展开更多; 关键词伺服电机注塑机注射速度模糊PID 遗传粒子群算法混合优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GA-BP-PSO算法的薄壁注塑件翘曲变形优化被引量：7: 2; 作者陈忠杭胡燕海 +2 位作者沈加明倪德香王舟挺《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期70-75,共6页; 以聚对苯二甲酸乙二酯(PET)的塑料瓶胚零件为例,通过Moldflow软件设计浇注系统和冷却系统并进行有限元分析以优化零件的翘曲变形量。选定熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间和注射时间为5个影响因素,设计了L16(45)的正交试验表。... 展开更多; 关键词翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验 GA-BP神经网络粒子群算法优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊解耦策略的小型注塑机料筒温度F-PI复合控制器被引量：1: 3; 作者张绍坤沈加明 +1 位作者傅挺胡燕海《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期82-86,108,共6页; 在塑料产品的生产过程中,注塑机料筒温度的响应速度和稳定性对最终塑料产品的质量具有重要影响。为了提高小型注塑机料筒温度的控制精度,针对料筒具有的惯性大、非线性、大滞后、强耦合等温度特性,在模糊控制不能满足控制要求的背景下,... 展开更多; 关键词注塑机料筒温度控制模糊解耦 F-PI复合控制器稳态性能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WOA-Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测: 4; 作者陈忠杭王舟挺 +2 位作者沈加明胡燕海倪德香《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期135-141,163,共8页; 在现有的基于机器学习的注塑产品尺寸预测模型中,存在单一模型预测精度不高的问题,为了提高实时监测注塑产品尺寸变化的精度,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测方法。首先,整合注塑过程收集到的数... 展开更多; 关键词注塑尺寸预测鲸鱼优化算法 Stacking集成学习特征选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GAPSO优化的注塑机注射速度模糊PID控制器: 1; 作者张绍坤沈加明胡燕海傅挺王舟挺; 机构宁波大学机械工程与力学学院宁波华美达机械制造有限公司; 出处《计算机工程》北大核心 2025年第5期239-248,共10页; 基金国家自然科学基金(51705263) 宁波市重点研发计划(2023Z169)。; 文摘针对一类伺服电机直接驱动油泵的注塑机液控系统,工业界通常采用PID控制方法进行控制,但其控制效果较差,难以达到较高的控制精度。为了改进PID控制,将模糊控制与PID控制相结合成为一种有效的方法。针对模糊PID算法参数调试过程中存在的操作繁琐、难以找到最优参数组合等问题,提出一种基于遗传粒子群算法(GAPSO)优化的模糊PID控制方法。对粒子群算法(PSO)进行改进,提出一种惯性因子随S函数变化的改进PSO算法(SDIF-PSO),在改进粒子群算法的基础上,将改进PSO算法与GA算法相结合,构建基于GAPSO算法优化的模糊PID控制器。利用Matlab/Simulink对注射过程进行仿真,实验结果表明,相比于传统的模糊PID控制器以及分别采用改进PSO算法和GA算法优化的模糊PID控制器,基于GAPSO优化的模糊PID控制器具有响应速度更快、超调量更小、稳态精度更高等优点。; 关键词伺服电机注塑机注射速度模糊PID 遗传粒子群算法混合优化算法; Keywords servo motor injection molding machine injection speed fuzzy PID genetic particle swarm algorithm hybrid optimization algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GA-BP-PSO算法的薄壁注塑件翘曲变形优化被引量：7: 2; 作者陈忠杭胡燕海沈加明倪德香王舟挺; 机构宁波大学机械工程与力学学院宁波华美达机械制造有限公司; 出处《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期70-75,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51705263); 文摘以聚对苯二甲酸乙二酯(PET)的塑料瓶胚零件为例,通过Moldflow软件设计浇注系统和冷却系统并进行有限元分析以优化零件的翘曲变形量。选定熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间和注射时间为5个影响因素,设计了L16(45)的正交试验表。对正交实验数据进行了极差分析,得出了各因素对翘曲变形量的影响程度并获得较优工艺参数。通过GA-BP-PSO算法对工艺参数进一步优化,得到最佳工艺参数:熔体温度265℃、模具温度60℃、保压压力125 MPa、保压时间12.8671 s、注射时间0.3405 s。上述工艺参数对应的零件翘曲变形量为0.1373 mm。最后通过Moldflow软件进行数值模拟,得到翘曲变形量为0.1395 mm,较优化前的翘曲变形量0.1796 mm,降低了22.33%。软件模拟值和经GA-BP-PSO算法得到的预测值仅相差1.60%,将优化后的工艺参数组合应用于实际生产中,所获得的产品符合生产要求,验证了GA-BP-PSO算法的准确性与可行性。; 关键词翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验 GA-BP神经网络粒子群算法优化; Keywords warping deformation Moldflow orthogonal experiment GA-BP neural network particle swarm algo‐rithm optimization; 分类号 TQ320.662 [化学工程—合成树脂塑料工业] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊解耦策略的小型注塑机料筒温度F-PI复合控制器被引量：1: 3; 作者张绍坤沈加明傅挺胡燕海; 机构宁波大学机械工程与力学学院宁波华美达机械制造有限公司; 出处《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期82-86,108,共6页; 文摘在塑料产品的生产过程中,注塑机料筒温度的响应速度和稳定性对最终塑料产品的质量具有重要影响。为了提高小型注塑机料筒温度的控制精度,针对料筒具有的惯性大、非线性、大滞后、强耦合等温度特性,在模糊控制不能满足控制要求的背景下,提出了基于相邻加热段之间温差的模糊解耦策略,通过利用相邻加热段之间的温差信息,建立模糊解耦控制器,对各段料筒之间的温度耦合进行解耦控制。实验结果表明,该控制方法效果良好,达到目标温度所用时间为1092 s,最大超调量只有3%,但稳态性能较差。为解决稳态性能较差的问题,在模糊解耦的基础上建立F-PI复合控制器,通过引入积分环节消除系统在稳态下的偏差。在Matlab/Simulink环境下进行仿真并在注塑机上进行验证,结果表明,F-PI复合控制方法不仅具有良好的动态响应,还具有更高的稳态精度,稳态偏差仅为±1℃。因此基于模糊解耦策略的F-PI复合控制方法不仅能对料筒的温度耦合进行解耦控制,还有效提高了系统的稳定性和控制精度,具有良好的鲁棒性。; 关键词注塑机料筒温度控制模糊解耦 F-PI复合控制器稳态性能; Keywords injection molding machine barrel temperature control fuzzy decoupling F-PI composite controller steadystate performance; 分类号 TQ320.52 [化学工程—合成树脂塑料工业]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WOA-Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测: 4; 作者陈忠杭王舟挺沈加明胡燕海倪德香; 机构宁波大学机械工程与力学学院宁波华美达机械制造有限公司; 出处《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期135-141,163,共8页; 基金国家自然科学基金项目(51705263)。; 文摘在现有的基于机器学习的注塑产品尺寸预测模型中,存在单一模型预测精度不高的问题,为了提高实时监测注塑产品尺寸变化的精度,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测方法。首先,整合注塑过程收集到的数据,使用3σ准则进行异常值筛选,再通过随机森林法和互信息法选取关键的特征,作为后续模型的输入特征;其次,在Stacking集成学习框架中,选择K近邻、随机森林和轻量级梯度提升机作为基学习器,选择弹性网络回归作为元学习器,使用WOA优化各个基学习器中的超参数,构建WOA-Stacking集成学习预测模型;最后,将所提的模型应用到注塑产品尺寸预测并与其他模型进行对比分析,以验证本方法的有效性。以第四届工业大数据创新竞赛数据为例,在包含3种集成模型和3种单一模型的对比实验中,选择产品的三维尺寸作为预测目标,实验结果表明WOA-Stacking集成学习模型具有更高的预测精度和拟合能力。; 关键词注塑尺寸预测鲸鱼优化算法 Stacking集成学习特征选择; Keywords injection molding size prediction whale optimization algorithm Stacking ensemble learning feature selection; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于GAPSO优化的注塑机注射速度模糊PID控制器	张绍坤沈加明胡燕海傅挺王舟挺	《计算机工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于GA-BP-PSO算法的薄壁注塑件翘曲变形优化	陈忠杭胡燕海沈加明倪德香王舟挺	《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心	2024	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于模糊解耦策略的小型注塑机料筒温度F-PI复合控制器	张绍坤沈加明傅挺胡燕海	《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于WOA-Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测	陈忠杭王舟挺沈加明胡燕海倪德香	《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料