Warpage optimization of a name card holder using neural network model

Injection molding has become widely process that used in plastic manufacturing. To produce high quality product, it has to consider the process condition. In this study, optimum parameters for injection molding of a name card holder are determined. Finite element software MoldFlow, statistical design of experiment and artificial neural network are used in finding optimum value. The process parameter influencing warpage is determined using finite element software based on data using full factorial design. By exploiting finite element analysis result, a predictive model using artificial neural network is created. Optimum value is determined by comparing result by using finite element analysis and optimization using artificial neural network and choose the smallest percentage of error

Radial basis and LVQ neural network algorithm for real time fault diagnosis of bottle filling plant

U ovom je radu razvijena umjetna neuronska mreža (ANN) za brzo pronalaženje grešaka na pneumatskom sustavu. Podaci su prikupljeni i procijenjeni smatrajući da sustav radi savršeno, a greške su unaprijed predviđene. Greške uključuju manjak boce, ne funkcioniranje cilindra B za stavljanje poklopca, neispravni cilindar C za stavljanje poklopca na boce, nedovoljan tlak zraka, voda se ne puni i nizak tlak zraka. Tijekom postupka prikupljeni su signali šest senzora te je za ANN kodirano 18 najkarakterističnijih obilježja podataka. Primijenjene su dvije različite umjetne neuronske mreže (ANN) za interpretaciju kodiranih signala. Umjetne neuronske mreže testirane u ispitivanju bile su "learning vector quantization (LVQ)" i "radial basis network (RBN)". Ustanovilo se da te dvije vrste umjetnih neuronskih mreža dobro funkcioniraju u primijenjenim postupcima u sustavu u kojem se sekvencijski podaci ponavljaju.In this study, an Artificial Neural Network (ANN) is developed to find faults rapidly on a pneumatic system. The data were saved and evaluated considering system is working perfectly and faults are predetermined. These faults include having no bottle, a nonworking cap closing cylinder B, a nonworking bottle cap closing cylinder C, insufficient air pressure, water not filling and low air pressure faults. The signals of six sensors were collected during the entire sequence and the 18 most descriptive features of the data were encoded to present to the ANNs. Two different ANNs were applied for interpretation of the encoded signals. The ANNs tested in the study were learning vector quantization (LVQ) and radial basis network (RBN). The performance of LVQ and RBN was found to be fine with the presented procedures for a system having very repetitive sequential data

Forest-Genetic method to optimize parameter design of multiresponse experiment

[EN] We propose a methodology for the improvement of the parameter design that consists of the combination of Random Forest (RF) with Genetic Algorithms (GA) in 3 phases: normalization, modelling and optimization. The first phase corresponds to the previous preparation of the data set by using normalization functions. In the second phase, we designed a modelling scheme adjusted to multiple quality characteristics and we have called it Multivariate Random Forest (MRF) for the determination of the objective function. Finally, in the third phase, we obtained the optimal combination of parameter levels with the integration of properties of our modelling scheme and desirability functions in the establishment of the corresponding GA. Two illustrative cases allow us to compare and validate the virtues of our methodology versus other proposals involving Artificial Neural Networks (ANN) and Simulated Annealing (SA).[ES] Proponemos una metodología para la mejora del diseño de parámetros que consiste en la combinación de Random Forest (RF) con Algoritmos Genéticos (GA) en 3 fases: normalización, modelización y optimización. La primera fase corresponde a la preparación previa del conjunto de datos mediante funciones de normalización. En la segunda fase, diseñamos un esquema de modelización ajustado a múltiples características de calidad, que hemos llamado Multivariante Random Forest (MRF) para la determinación de la función objetivo. Finalmente, en la tercera fase se obtiene la combinación ¿optima de los niveles de los parámetros mediante la integración de propiedades dadas por nuestro esquema de modelización y las desirabibity functions en el establecimiento del correspondiente GA. Dos casos ilustrativos nos permiten comparar y validar las virtudes de nuestra metodología versus otras propuestas que involucran Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Simulated Annealing (SA).Villa Murillo, A.; Carrión García, A.; Sozzi, A. (2020). Forest-Genetic method to optimize parameter design of multiresponse experiment. Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. 23(66):9-25. https://doi.org/10.4114/intartif.vol23iss66pp9-25S925236

Optimización del diseño de parámetros: Métodos Forest-Genetic

En el entorno altamente competitivo en que hoy se mueven las empresas, la calidad se ha convertido en la herramienta clave de supervivencia de las mismas. Hoy en día es generalmente aceptado que esa calidad debe ser conseguida desde el diseño, tanto de los productos como de los procesos. Taguchi propone la metodología del diseño robusto de parámetros con el fin de diseñar productos menos sensibles a los factores aleatorios o de ruido que hacen que varía los parámetros que definen su calidad. Tal metodología ha sido comunmente empleada en la industria a pesar de las grandes controversias que despertó desde sus inicios. El presente trabajo aporta una alternativa completa y estadísticamente robusta para la mejora del diseño de parámetros considerando en primer lugar experimentos con una sola característica de calidad como respuesta y posteriormente generalizado a casos con multiples características de calidad. Tal propuesta, definida como Métodos Forest-Genetic, combina herramientas de minería de datos y metaheurísticas en 3 fases: nomalización, modelización y optimización Tanto para el caso univariante como para el caso multivariante se comparan los resultados de forma numérica con los aportes más recientemente encontrados en la literatura mediante 4 casos de estudio diferentes. Pudimos verificar que nuestra propuesta metodológica se concentra en las variables de mayor importancia producto del proceso de modelización, lo que nos permite alcanzar importantes mejoras en cuanto al objetivo de calidad considerado en cada caso.Villa Murillo, A. (2012). Optimización del diseño de parámetros: Métodos Forest-Genetic [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17531Palanci