Multi-objective optimization of GFRP injection molding process parameters, using GA-ELM, MOFA, and GRA-TOPSIS
Notice bibliographique
Résumé
Owing to the influence of the injection molding process, warpage and volume shrinkage are two common quality defects for products manufactured by glass fiber-reinforced plastic (GFRP) injection molding. To minimize these two defects, an extreme learning machine optimized with a genetic algorithm (GA-ELM), multi-objective firefly algorithm (MOFA), and a multi-objective decision-making method (GRA-TOPSIS) were implemented in this study. All of the experiments, based on Latin hypercubic sampling (LHS), were conducted using Moldflow software to obtain the results for warpage and volume shrinkage. The prediction accuracy of the defect-prediction models based on the extreme learning machine (ELM) and GA-ELM algorithms were compared. The results show that the GA-ELM models can better predict the defect values. Finally, MOFA was used to find the Pareto optimal front, and the GRA-TOPSIS method was used to find the optimum solution from the Pareto optimal front. According to the results of the simulation verification, the warpage and volume shrinkage were effectively reduced by 12.25% and 6.11%, respectively, compared with before optimization, which indicates the effectiveness and reliability of the optimization method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».