[發明專利]一種注塑機開模路徑優化方法

有效

• 申請號: 201610039876.6
• 申請日: 2016-01-21
• 公開（公告）號: CN105643891B
• 公開（公告）日: 2018-02-16
• 發明（設計）人: 周華民;阮宇飛;張云;黃志高;李德群;高煌;毛霆;周循道
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: B29C45/76
• 分類號: B29C45/76
• 代理公司: 華中科技大學專利中心42201
• 代理人: 梁鵬

1.一種注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

(1)根據模具參數及開模工藝參數，進行開模過程路徑的規劃，獲取開模路徑參數，所述開模路徑參數包括高速段開始位置S_H、高速段流量V_H、開始減速位置S_L、低速段流量V_L、停止位置S_T；

(2)根據規劃的路徑進行第一次開模動作，并獲得首次開模結束位置，利用首次開模結束位置與設定的開模結束位置計算得到開模誤差E(k)；

(3)判斷開模誤差的絕對值|E(k)|是否在設定誤差范圍內：如果是，則保存當前的開模路徑參數，優化過程結束；如果否，則采用迭代學習方法對開模過程路徑進行優化，得到優化后的開模路徑參數；所述采用迭代學習方法對開模過程路徑進行優化具體為根據|E(k)|的大小，采用迭代學習方法針對開始減速位置S_L或停止位置S_T進行優化，以優化開模過程的路徑，其中，對開始減速位置S_L優化時采用比例型迭代學習更新律，以保證開模誤差快速收斂；對停止位置S_T優化時采用可變型迭代學習更新律，以保證開模結果的穩定性；

(4)根據優化后的開模路徑參數進行下次開模動作，并獲得下次開模結束位置，利用下次開模結束位置與設定的開模結束位置計算得到開模誤差E(k)；

(5)重復步驟(3)～(4)，直至開模誤差的絕對值|E(k)|達到設定的誤差范圍內，優化結束，并保存優化后的開模路徑參數。

2.根據權利要求1所述的注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，步驟(1)中所述模具參數包括模具尺寸及模具質量；所述開模工藝參數包括開模第一段的壓力P₁、流量V₁、位置S₁，設定的開模結束位置S_D。

3.根據權利要求2所述的注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，步驟(3)中所述開模誤差的絕對值|E(k)|＝|S_D-S_D(k)|，其中S_D(k)表示當前批次的開模結束位置。

4.根據權利要求3所述的注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，所述根據|E(k)|的大小，采用迭代學習方法針對開始減速位置S_L或停止位置S_T進行優化，具體為：

當|E(k)|大于設定的臨界值|E_lim|時，對開始減速位置S_L采用迭代學習方法進行優化；當|E(k)|小于等于設定的臨界值|E_lim|時，對停止位置S_T采用迭代學習方法進行優化。

5.根據權利要求4所述的注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，所述設定誤差范圍為0.2，所述|E_lim|＝1.2。

6.根據權利要求5所述的注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，所述迭代學習方法的表達式如下：

u(k)＝u(k-1)+L_ILC(E(k-1))；

其中，k是開模批次數；u(k)為當前批次的控制輸出；u(k-1)為上一批次的控制輸出；L_ILC(E(k-1))為迭代學習更新律；E(k-1)為上一批次的開模誤差值。

7.根據權利要求6所述的注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，所述比例型迭代學習更新律表達式如下：

L_ILC(E(k-1))＝K_ILC×(E(k-1))；

其中，K_ILC為學習增益，取值為0.8。

8.根據權利要求7所述的注塑機開模路徑優化方法，其特征在于，所述可變型迭代學習更新律表達式如下：

LILC(E(k-1))=(2-e14(E(k-1))2+1.4)×(E(k-1));]]>

其中，e為自然常數。