Optimization of injection molding process parameters by a hybrid of artificial neural network and artificial bee colony algorithm

Abstract

Este estudio presenta un híbrido de redes neuronales artificiales con el algoritmo de la colonia artificial de abejas para optimizar los parámetros del proceso de inyección de plásticos con el objetivo de minimizar la deformación en productos plásticos. Una red neuronal de propagación hacia adelante es empleada para obtener una relación matemática entre los parámetros del proceso y el objetivo a optimizar. El algoritmo de la colonia artificial de abejas es usado para encontrar el conjunto óptimo de valores de los parámetros que resultarían en la solución óptima. Un caso experimental es presentado acoplando simulaciones de Moldflow junto con los esquemas mencionados con el fin de validar el enfoque propuesto. La temperatura del plástico, temperatura del molde, presión de empaque, tiempo de empaque, y tiempo de enfriamiento son consideradas como las variables de diseño. Los resultados revelan que el enfoque propuesto puede eficientemente apoyar a ingenieros a determinar los parámetros óptimos y alcanzar ventajas competitivas en términos de calidad y costos.

Keywords

• algoritmo de la colonia artificial de abejas
• redes neuronales artificiales
• inyección de plásticos
• optimización de los parámetros del proceso
• simulación de elemento finito