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研究生:江明益
研究生(外文):Chiang, Ming-Yi
論文名稱:應用實驗設計法於偏光鏡片製程最佳化之研究
論文名稱(外文):The Study of Parameter Optimization for Polariscope Process by Design of Experiments
指導教授:方正中方正中引用關係
指導教授(外文):FANG JENGJUNG
學位類別:碩士
校院名稱:南台科技大學
系所名稱:工業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:91
中文關鍵詞:田口實驗設計法反應曲面法中央合成設計類神經網路基因演算法。
外文關鍵詞:Taguchi MethodResponse Surface MethodCentral Composite DesignArtificial Neural NetworkGenetic Algorithms.
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塑膠射出成型是許多產業界常用的生產製造方法,過去影響塑件射出成型品質的製程參數選定的設計,主要依賴技術或研發人員的經驗累積與及無數次試誤法則所得到。此種實驗模式往往浪費許多測試時間與成本,其實驗出來的結果未必能取得良好的製程參數條件,進而造成時效與經濟上的負擔。
本研究採用田口實驗設計法(Taguchi Methods)、反應曲面法(Response Surface Method;RSM)之中央合成設計(Central Composite Design;CCD)、類神經網路(Artificial Neural Network;ANN)與基因演算法(Genetic Algorithms;GA)之理論,應用於屬光學鏡片中之偏光鏡片射出成型製程,其將取不良率較高之項目「翹曲」及「毛邊」做為產品品質特性,實驗設計模式分為二階段,第一階段以田口實驗設計法L18直交表探討射出成型條件與影響產品品質特性之關鍵因子的關係,根據S/N比值的結果並配合以變異數分析篩選出顯著因子。第二階段是將所篩選出之顯著因子以反應曲面法之中央合成設計實驗,分別以望想函數與基因演算法結合類神經網路模式執行最佳化之求解,以尋求射出成型製程條件的優化,同時找出最穩健的製程參數組合,並訂定一套製程最適條件的參數,以供後續產品生產時之依據,以期在實際生產時不僅能降低成本、提高偏光鏡片生產時之射出品質穏定度,更可增進產業競爭力。
Plastic injection molding is one of the most important manufacturing methods in industry. In the past, the parameter setting of plastic injection molding process relies on the experience accumulation of technology or research personnel. The number of trials and errors on searching the settings of the process parameters may be numerous. This kind of searching method often wastes a lot of testing time and cost. The parameter settings obtained by the method might not be good enough which cause time-consuming and economical burden.
The study applied Taguchi methods, response surface method, artificial neural network and genetic algorithms on the improvement of injection modeling process of optical lens. The most nonconforming items, “warpage” and “deckle edge”, are considered as the major quality characteristics. The design of experiments consists of two steps. The first step used Taguchi’s L18 orthogonal arrays to find the significant factors of the injection molding process which affected the two quality characteristics. According to the S/N ratios of factor response table and ANOVA method, we screened out the significant factors. The second step set the significant factors determined from first step onto central composite design. Then two optimization searching techniques of desirability function and artificial neural network incorporating genetic algorithms are used to find the optimal parameter settings of injection molding process. The results showed both methods made great improvement on the product quality.
摘 要 VI
ABSTRACT VII
致 謝 VIII
目 錄 IX
表目錄 XI
圖目錄 XIII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與背景 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究限制 4
1.4 研究流程 5
1.5 研究架構 7
第二章 文獻探討 8
2.1 偏光鏡片簡介 8
2.1.1 偏光鏡片生產製造流程 8
2.1.2 射出成型相關文獻 17
2.2 田口實驗設計法相關文獻 18
2.3 反應曲面法相關文獻 20
2.4 類神經網路相關文獻 22
2.5 基因演算法相關文獻 24
第三章 研究方法 25
3.1 田口實驗設計法 26
3.1.1 田口實驗設計法簡介 26
3.1.2 田口實驗設計法步驟 28
3.1.3 變異數分析 35
3.2 反應曲面法 36
3.2.1 反應曲面法簡介 37
3.2.2 中央合成設計簡介 39
3.2.3 反應曲面法之步驟 41
3.2.4 因子最佳值決定 44
3.3 類神經網路與基因演算法之整合模式 46
3.3.1 類神經網路簡介 47
3.3.2 基因演算法簡介 54
第四章 實驗結果討論 56
4.1 田口實驗設計法實驗分析 56
4.1.1 實驗規劃 56
4.1.2 翹曲實驗分析 57
4.1.3 毛邊實驗分析 63
4.2 反應曲面法實驗分析 68
4.2.1 實驗規劃 68
4.2.2 實驗數據分析 70
4.2.3 反應曲面最佳解 73
4.2.4 確認實驗 74
4.3 結合類神經網路與基因演算法之實驗分析 76
4.3.1 實驗規劃 76
4.3.2 類神經網路訓練與測試結果 78
4.3.3 基因演算法修正類神經網路之權重 80
4.3.4 製程參數最佳化 81
4.3.5 確認實驗 82
第五章 結論與未來研究建議 84
5.1 結論 84
5.2 未來研究建議 85
附 錄 90
A、主要不良成型及其原因 90
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