【摘 要】
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在休闲鞋智能化成型生产线的施胶工艺中,选择合适的施胶工艺参数是保证施胶质量的关键。然而由于施胶过程的复杂性,多种工艺参数相互作用共同对施胶质量产生影响。现有施胶工艺参数的调整仍然依赖操作工人在反复试验中得出的经验值,这一现状造成施胶质量的不稳定。针对这一问题,本文选取施胶宽度和施胶厚度作为衡量施胶质量的定量指标,以对施胶质量影响最大的5个工艺参数为优化对象,将神经网络、遗传算法等智能优化算法应用到
【基金项目】
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福建省科技重大专项“经济型专用工业机器人的研发与应用（项目编号:2015HZ0003-2）”； 2019年泉州市市级科技局计划项目“冷粘鞋自动成型生产线关键技术研究”；
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在休闲鞋智能化成型生产线的施胶工艺中,选择合适的施胶工艺参数是保证施胶质量的关键。然而由于施胶过程的复杂性,多种工艺参数相互作用共同对施胶质量产生影响。现有施胶工艺参数的调整仍然依赖操作工人在反复试验中得出的经验值,这一现状造成施胶质量的不稳定。针对这一问题,本文选取施胶宽度和施胶厚度作为衡量施胶质量的定量指标,以对施胶质量影响最大的5个工艺参数为优化对象,将神经网络、遗传算法等智能优化算法应用到施胶工艺参数的优化问题中,为施胶工艺参数的调整提供了新的方式。鉴于施胶过程的复杂性,通过物理建模方式对施胶工艺参数优化十分困难。本文针对施胶工艺参数与施胶质量之间复杂的非线性特点,采用基于Bayersian正则化的L-M算法改进的BP神经网络对施胶质量的预测模型进行了建模。结果表明,建立的5-11-2三层网络结构对施胶宽度预测的平均相对误差为1.56%,对施胶厚度预测的平均相对误差为5.91%。针对神经网络对初始连接权值敏感的缺点,本文采用遗传算法对BP神经网络的初始连接权值进行优化,优化后的BP神经网络对施胶宽度预测的平均相对误差下降到1.17%,对施胶厚度预测的平均相对误差下降到4.04%,优化后的网络的精度得到了提高,可以用于施胶工艺参数的优化。基于施胶质量预测模型,本文根据实际问题建立了施胶工艺参数优化的数学模型。采用NSGA-II智能优化算法对施胶工艺参数优化的多目标问题进行求解。在求解得到的Pareto最优解解集中根据实际需要确定了最优解,采用最优解得到的施胶工艺参数进行喷涂实验,并与优化前的结果进行对比,结果显示优化后的成品鞋的施胶质量得到了提高。针对本文提出的施胶工艺参数优化方法,开发出了施胶工艺参数优化软件,通过应用验证表明,该软件基本满足对于实际施胶工艺参数优化的需求。
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