王國棟蒜鸡，范鑫
重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，重慶 402160
摘要：為解決微孔注塑工藝的不穩(wěn)定等缺陷牢裳，以汽車座椅扶手海綿塑料制品為研究對象開展微孔塑料注塑過程的優(yōu)化研究逢防。基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)設(shè)計了微孔注塑汽車座椅扶手海綿優(yōu)化數(shù)學(xué)模型蒲讯，確定了工藝參數(shù)為模壁溫度50℃忘朝、發(fā)泡劑為N2、氣體初始濃度0.4%判帮、熔體溫度210℃局嘁；采用Pro/E工具模擬扶手海綿的注塑過程溉箕，當(dāng)注射位置為B時，扶手海綿不易出現(xiàn)翹曲悦昵、裂紋等缺陷肴茄。
關(guān)鍵詞：微孔注塑；長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)但指；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寡痰；扶手海綿；Pro/E
傳統(tǒng)微孔注塑工藝降低了塑料的受力優(yōu)勢棋凳，導(dǎo)致塑料及其制品易產(chǎn)生翹曲拦坠、裂紋等缺陷[1-2]。為解決這些問題剩岳，專家提出了微孔塑料注塑成型工藝贞滨。靳新濤[3]采用智能算法優(yōu)化微孔注塑噴嘴工藝參數(shù)，優(yōu)化微孔制品形態(tài)和尺寸的穩(wěn)定性拍棕。孫秀潔[4]應(yīng)用Moldflow模擬微孔注塑成型過程晓铆，開展對微孔材料的微觀結(jié)構(gòu)和宏觀性能的研究。靳賽賽等[5]開展對汽車診斷器支架微孔注塑過程的研究绰播，可知在距離澆口越遠(yuǎn)的位置尤蒿，氣泡半徑變小得越快。陳興元等[6]研究微孔注塑成型過程模具溫度幅垮、超臨界流體等對制品泡孔的影響，得出較好的注塑工藝參數(shù)組合尾组。但這些研究成果在注塑工藝自動化預(yù)測任務(wù)方面還有所欠缺忙芒，且在注塑工藝穩(wěn)定性方面仍有提升的空間。
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展讳侨，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)[7-8]和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)[9]憑借優(yōu)異的模式識別能力被應(yīng)用于各項自動化識別呵萨、定位、預(yù)測任務(wù)中[10-12]跨跨，取得較好的成果潮峦。Pro/E[13]主要用于完成參數(shù)優(yōu)化工作，在三維建模領(lǐng)域具有重要的地位勇婴，是主流的CAD/CAM/CAE的軟件之一忱嘹，在模具注塑分析方面具有較好的優(yōu)勢。
本實驗提出一個基于特征融合的微孔塑料汽車座椅扶手海綿優(yōu)化數(shù)學(xué)模型耕渴，開展對工藝參數(shù)的分析和預(yù)測拘悦，采用Pro/E模擬分析座椅扶手的注塑過程。
01 基于特征融合的微孔注塑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型
1.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
微孔注塑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型主要由LSTM和CNN運(yùn)算組成橱脸，LSTM的計算方法如式(1)~式(6)所示：
式中：kt為輸入門础米，負(fù)責(zé)規(guī)范化輸入序列數(shù)據(jù)分苇；ft為遺忘門，負(fù)責(zé)剔除掉冗余的信息屁桑，避免因信息量過大出現(xiàn)梯度消失等現(xiàn)象医寿；st為記憶門，負(fù)責(zé)保存重要特征信息蘑斧；pt為輸出門靖秩，負(fù)責(zé)輸出當(dāng)前階段的相關(guān)性特征信息；ct為長記憶狀態(tài)乌叶，負(fù)責(zé)捕捉上一階段和當(dāng)前階段的依賴信息盆偿；ht為短記憶狀態(tài)，負(fù)責(zé)統(tǒng)計輸出門信息和長記憶狀態(tài)信息作為隱藏序列信息准浴；σ(·)為采用ReLU實施的非線性操作事扭。LSTM通過記憶門可捕捉序列數(shù)據(jù)的長短期依賴特征。
CNN的計算方法如式（7）所示：
式（7）中：為卷積運(yùn)算乐横；w為卷積核求橄；x為輸入數(shù)據(jù)或特征向量；b為偏置值葡公；f (·)為采用TanH或ReLU實施的非線性操作罐农。
CNN通過多層卷積運(yùn)算可捕獲多感受野、抽象的特征催什。
TanH和ReLU是常用的非線性激活函數(shù)涵亏，被用來對特征信息作非線性變換，以適應(yīng)自然特征的非線性分布和非線性變換狀態(tài)蒲凶。TanH非線性激活函數(shù)如式（8）所示气筋，ReLU非線性激活函數(shù)如公式（9）所示：
TanH非線性激活函數(shù)具有零均值分布特征，這使得模型網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中易逼近最優(yōu)取值區(qū)域旋圆。ReLU非線性激活函數(shù)可分為兩段線性激活函數(shù)宠默，迫使負(fù)值為0，保持正值不變灵巧，有利于特征信息值保持稀疏特性搀矫，增強(qiáng)模型網(wǎng)絡(luò)特征表達(dá)能力。
1.2 基于特征融合的汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具優(yōu)化模型
為研究微孔塑料注塑成型填充過程刻肄，以汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具為對象瓤球，設(shè)計基于特征融合的汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具優(yōu)化模型，如圖2所示肄方。
在汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具優(yōu)化模型中冰垄，將模壁溫度、熔體溫度、發(fā)泡劑（0為氮?dú)狻?為二氧化碳)虹茶、氣體初始濃度作為輸入序列信息逝薪，預(yù)測座椅扶手海綿的最大翹曲值、體積收縮率和殘余應(yīng)力蝴罪。通過3個分支網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不同類型的翹曲董济、體積收縮、應(yīng)力特征要门。分支網(wǎng)絡(luò)1由3個卷積操作組成虏肾，具有深層次的特點(diǎn)，且2個卷積核尺寸為3×1卷積操作的感受野等同于1個卷積核尺寸為5×1卷積操作的感受野欢搜，因此依次應(yīng)用卷積核尺寸為1×1封豪、3×1、3×1的卷積操作可從輸入信息中捕獲細(xì)致炒瘟、抽象吹埠、大感受野的特征信息，并應(yīng)用ReLU函數(shù)堆特征作非線性變換疮装，以適應(yīng)翹曲缘琅、體積收縮、應(yīng)力的非線性變化狀態(tài)廓推；分支網(wǎng)絡(luò)2由LSTM組成刷袍，從輸入序列數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到翹曲、體積收縮樊展、應(yīng)力的依賴性耦合特征呻纹；分支網(wǎng)絡(luò)3直接將輸入序列數(shù)據(jù)引至輸出端，最大限度地保留特征信息专缠，可避免梯度消失現(xiàn)象的出現(xiàn)居暖。
1.3 實驗配置
采集10000組汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具的模壁溫度、熔體溫度藤肢、發(fā)泡劑、氣體初始濃度樣本數(shù)據(jù)糯景，將其按照比例8:1:1隨機(jī)劃分至訓(xùn)練集嘁圈、驗證集和測試集中，便于實驗分析和優(yōu)化蟀淮。
對于設(shè)計的汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具優(yōu)化數(shù)學(xué)模型網(wǎng)絡(luò)最住，設(shè)置偏置值為0.002，應(yīng)用Xavier初始化卷積核權(quán)重怠惶；在Linux平臺的Tensorflow框架上實現(xiàn)數(shù)學(xué)模型涨缚；設(shè)置模型在訓(xùn)練階段的學(xué)習(xí)率為0.0009。
02 微孔塑料汽車座椅扶手海綿模具優(yōu)化研究
研究基于特征融合的汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具優(yōu)化模型策治，并開展關(guān)鍵參數(shù)對模具注塑成型的影響研究脓魏；采用優(yōu)化模型獲得較優(yōu)的微孔塑料汽車座椅扶手海綿模具工藝參數(shù)兰吟；仿真模具三維模型。
2.1 汽車座椅扶手海綿優(yōu)化模型優(yōu)化研究
研究模型的性能優(yōu)化狀態(tài)茂翔。經(jīng)初步觀察混蔼，汽車座椅扶手海綿優(yōu)化模型在訓(xùn)練代數(shù)為300時達(dá)到收斂狀態(tài)，統(tǒng)計其在訓(xùn)練代數(shù)為200珊燎、300惭嚣、400和500時最大翹曲量、體積收縮率悔政、殘余應(yīng)力的驗證誤差值百分比晚吞，結(jié)果如圖3所示。
當(dāng)訓(xùn)練代數(shù)從200增至300時谋国，汽車座椅扶手海綿優(yōu)化模型的各項驗證誤差值百分比指標(biāo)呈現(xiàn)明顯的下降趨勢槽地，說明模型處于收斂階段，預(yù)測性能得到有效地優(yōu)化烹卒；當(dāng)訓(xùn)練代數(shù)為300闷盔、400和500時，模型已達(dá)到收斂狀態(tài)旅急，預(yù)測值逐漸逼近最優(yōu)取值區(qū)間逢勾；當(dāng)訓(xùn)練代數(shù)為400時，模型具有最低的翹曲量藐吮、體積收縮率溺拱、殘余應(yīng)力誤差值百分比，具有較優(yōu)的預(yù)測能力谣辞。因此迫摔，保存訓(xùn)練至400代的汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具優(yōu)化模型，模壁溫度和氣體初始濃度具有較小的可變化范圍泥从，在業(yè)界已有較權(quán)威的參考標(biāo)準(zhǔn)句占，開展熔體溫度、發(fā)泡劑對注塑成型的影響研究工作具有較好的意義躯嫉。
在塑料熔體的注入過程中纱烘，注塑位置因熔體溫度較高易出現(xiàn)變形缺陷，同時已注入熔體的冷卻較大程度地影響汽車座椅扶手海綿發(fā)泡模具的變化狀態(tài)祈餐，因此擂啥，開展熔體溫度對模具成型影響的研究工作具有較大意義。從測試集中選擇模具樣本參數(shù)分別為模壁溫度50℃帆阳、熔體溫度210℃哺壶、發(fā)泡劑、氣體初始濃度0.4%。
保持模壁溫度山宾、發(fā)泡劑至扰、氣體初始濃度等參數(shù)為恒定值，改變?nèi)垠w溫度值塌碌，測定翹曲量渊胸、體積收縮率、殘余應(yīng)力台妆，其測定結(jié)果分別如圖4~圖6所示翎猛。
海綿發(fā)泡制品的體積收縮率隨著熔體溫度的升高而增大，說明熔體溫度越高接剩，熔體黏度越小切厘，熔體內(nèi)大分子結(jié)構(gòu)趨于無規(guī)則變化；熔體密度降低懊缺，導(dǎo)致海綿制品體積收縮率變大疫稿。殘余應(yīng)力隨著熔體溫度的升高略有降低，說明熔體溫度越高鹃两，熔體黏度越小遗座，熔體分子受力越小，因此殘余應(yīng)力越小俊扳。綜合分析途蒋，當(dāng)熔體溫度為210℃時，與其他熔體溫度相比馋记，海綿制品具有較小的翹曲量和殘余應(yīng)力号坡，體積收縮率較低。
常用的發(fā)泡劑為氮?dú)夂投趸继菪眩獨(dú)夂投趸紩绊懳⒖姿芰现破返奈⒖捉Y(jié)構(gòu)宽堆，從而引發(fā)微孔注塑制品的翹曲、體積收縮茸习、殘余應(yīng)力的變化畜隶，因此有必要研究氮?dú)狻⒍趸及l(fā)泡劑對模具成型的影響号胚。本實驗保持模壁溫度代箭、熔體溫度、氣體初始濃度等參數(shù)為恒定值涕刚，改變發(fā)泡劑種類，翹曲量乙帮、體積收縮率杜漠、殘余應(yīng)力的變化結(jié)果如圖7~圖9所示。
與采用二氧化碳作為發(fā)泡劑相比，氮?dú)庾鳛榘l(fā)泡劑的發(fā)泡海綿制品的翹曲量驾茴、體積收縮率和殘余應(yīng)力更低盼樟；說明氮?dú)庠谧⑺芫酆衔镏破分械娜芙舛雀停瑲怏w填充性更強(qiáng)锈至，因此體積收縮率較谐拷伞；氮?dú)馊芙舛容^低峡捡，則塑料熔體黏度較小击碗、熔體分子受力較小，因此翹曲量和殘余應(yīng)力較小们拙。
2.2 微孔塑料汽車座椅扶手海綿三維模型仿真
設(shè)計的微孔塑料汽車座椅三維模型如圖10所示稍途。
微孔塑料汽車座椅三維模型由上下兩部分組成，上部分為汽車座椅扶手海綿模塊砚婆，扶手海綿模塊的長寬比為3:2械拍，側(cè)方梯形的上下夾角分別為60°和120°，海綿聚合物的塑料材料為聚丙烯装盯，采用的發(fā)泡劑為氮?dú)狻?br />
03 注塑模擬分析
扶手海綿的注射位置模擬結(jié)果如圖11所示坷虑。
采用汽車座椅扶手海綿優(yōu)化數(shù)學(xué)模型獲得注塑工藝參數(shù)，選定模壁溫度50℃埂奈、發(fā)泡劑為氮?dú)馄稹怏w初始濃度0.4%、熔體溫度210℃挥转。應(yīng)用Pro/E計算機(jī)輔助工具模擬注塑成型過程海蔽。
由圖11可知，暗色區(qū)域的注塑效果比暖色區(qū)域好绑谣。設(shè)置A注射位置處于暖色區(qū)域党窜，B注射位置處于暗色區(qū)域。
分析微孔塑料汽車座椅扶手海綿的注射模擬時長借宵，結(jié)果如圖12所示幌衣。
注射位置A和B的扶手海綿注射時長分別為17.42s和17.40s，說明當(dāng)注射位置為B時壤玫，當(dāng)前注射工藝具有較短的注射時間豁护，在批量制作過程中具有較高的注射效率。
分析微孔塑料汽車座椅扶手海綿的注塑模擬壓降分布欲间，結(jié)果如圖13所示楚里。
在微孔注射的位置，注射壓降最低猎贴；距離注射位置越遠(yuǎn)班缎，注射壓降越高蝴光；注射位置A的最大注射壓降為3.39MPa，注射位置B的最大注射壓降為2.22MPa达址。注射位置B的注射壓降明顯低于注射位置A的注射壓降蔑祟，且保壓能力較強(qiáng)，可避免微孔塑料汽車座椅扶手海綿出現(xiàn)嚴(yán)重的翹曲沉唠、裂紋等缺陷疆虚。
分析微孔塑料汽車座椅扶手海綿的注塑模擬裂紋分布，結(jié)果如圖14所示满葛。
注射位置A的扶手海綿具有較多径簿、較分散的裂紋；注射位置B的扶手海綿具有較少纱扭、較集中的裂紋牍帚，說明注射位置B的注塑工藝具有較優(yōu)的工程應(yīng)用能力。
04 結(jié)論
（1）應(yīng)用LSTM和CNN的特征提取優(yōu)勢乳蛾，采用3個分支網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到抽象暗赶、非線性、大感受野肃叶、強(qiáng)依賴性的翹曲蹂随、體積收縮、殘余應(yīng)力信息因惭。選擇模壁溫度50℃岳锁、發(fā)泡劑為氮?dú)狻怏w初始濃度0.4%蹦魔、熔體溫度210℃激率，此時模具具有較低的體積收縮和殘差應(yīng)力，具有較好的穩(wěn)定性勿决。
（2）采用Pro/E模擬扶手海綿的注塑過程乒躺。澆口位置B的微孔塑料汽車座椅扶手海綿具有較小的注射壓降、極少的裂紋低缩，表明澆口位置B的扶手海綿不易產(chǎn)生翹曲等缺陷嘉冒。
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