KCI등재
A Study on Optimal Solution of Short Shot Using Modular Fuzzy Logic Based Neural Network(MFNN)
저자
강성남(Seong-nam Kang) ; 허용정(Yong-jeong Huh) ; 조현찬(Hyun-chan Cho)
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2001
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
465-469(5쪽)
제공처
소장기관
사출성형공정에서 나타나는 대표적인 성형불량의 하나인 미성형을 해결하기 위하여 본 논문은 퍼지의 논리 및 추론기능과 신경망의 학습 기능을 융합한 퍼지-신경망을 도입하였다. 미성형을 빠른 시간내에 해결하고 신경망의 학습속도를 높이기 위해 모듈형 두 단계의 학습 알고리즘이 본 논문에서는 제안되었다. 첫 번째 학습 모듈단계에서는 사출성형의 공정조건들이 서로 영향을 미치는 점을 고려하여 충전시간과 용융수지 온도가 결정되면 그에 상응하는 금형온도를 학습하고, 두 번째 모듈 학습단계에서는 실제로 사출성형해석을 통해 얻은 미성형 체적의 비율을 에러로 하여 에러를 줄이도록 하였다. 제안된 모듈형 퍼지-신경망을 평가하기 위해 사출성형해석이 황금분할 탐색법과 모듈형 퍼지-신경망을 이용해 각각 수행되고 그 결과를 비교하였다.
더보기In injection molding, short shot is one of the frequent and fatal defects. Experts of injection molding usually adjust process conditions such as injection time, mold temperature, and melt temperature because it is the most economic way in time and cost. However it is a difficult task to find appropriate process conditions for troubleshooting of short shot as injection molding process is a highly nonlinear system and process conditions are coupled. In this paper, a modular fuzzy neural network(MFNN) has been applied to injection molding process to shorten troubleshooting time of short shot. Based on melt temperature and fill time, a reasonable initial mold temperature is recommended by the MFNN, and then the mold temperature is inputted to injection molding process. Depending on injection molding result, specifically the insufficient quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature is recommend repeatedly through the MFNN
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