Towards new methods for process adjustments based on parts quality measurements
Vers un pilotage de la qualité des pièces injectées
Résumé
Thermoplastics injection molding allows the production of complex parts in large series. Industrial quality requirements are increasing. The injection molding process needs to be regulate in order to maintain a working point. There is actually no method to adjust all the parameters of the process in order to optimize the final quality of the product. We can rely on the success of neural networks models to propose a robust self-adaptive adjustment method. Objective is to adjust machine parameters for each cycle, based on measured quality characteristics on the produced part. A classical industrial cycle time is often less than 30 seconds ; therefore challenges are: measuring, computing and setting up machine parameters within this short timeframe. In this presentation we establish a specific literature review, on which will base our experimental works.
Le procédé d'injection des thermoplastiques permet la production de pièces complexes en grandes séries. Les exigences qualités sont croissantes. Il est nécessaire de réguler le procédé d'injection afin de conserver un point de fonctionnement. Le pilotage du procédé ne permet pas, aujourd'hui, de proposer d'ajuster l'ensemble des paramètres du procédé pour optimiser la qualité du produit. Afin de proposer une méthode robuste de pilotage auto-adaptative, nous pouvons nous appuyer sur les succès de la modélisation par réseau de neurones. L'objectif est de piloter la machine cycle à cycle à partir de caractéristiques mesurées sur la pièce produite. Le temps de cycle est souvent inférieur à 30 secondes pour ce procédé de fabrication ; ce qui pose le défi du mesurage, du traitement et de l'ajustement des paramètres dans ce court délai. Cette présentation nous permet d'établir une étude de la littérature sur laquelle s'appuiera notre démarche expérimentale.
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