Đồ án tốt nghiệp - Ứng dụng AI trong dự đoán phân bố nhiệt độ của lòng khuôn phun ép khi dùng CL

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI: “ỨNG DỤNG AI TRONG DỰ ĐOÁN PHÂN BỐ
NHIỆT ĐỘ CỦA LÒNG KHUÔN PHUN ÉP KHI DÙNG
COOLING LAYER”
GVHD: PGS. TS. Phạm Sơn Minh
SVTH: Đổng Quang Vinh

MSSV: 20143131

Huỳnh Hữu Chiến

MSSV: 20143424

Nguyễn Hữu Tình

MSSV: 20143128

Khóa:

2020 – 2024

Ngành: Công nghệ Chế Tạo Máy

TP. Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2024
1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI: “ỨNG DỤNG AI TRONG DỰ ĐOÁN PHÂN BỐ
NHIỆT ĐỘ CỦA LÒNG KHUÔN PHUN ÉP KHI DÙNG
COOLING LAYER”
GVHD: PGS. TS. Phạm Sơn Minh
SVTH: Đổng Quang Vinh

MSSV: 20143131

Huỳnh Hữu Chiến

MSSV: 20143424

Nguyễn Hữu Tình

MSSV: 20143128

Khóa:

2020 – 2024

Ngành: Công nghệ Chế Tạo Máy

TP. Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

Độc lập- Tự do- Hạnh phúc

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Học kỳ II/ năm học 2023-2024
Giảng viên hướng dẫn:

PGS. TS. Phạm Sơn Minh

Sinh viên thực hiện:
1. Nguyễn Hữu Tình

MSSV: 20143128

Điện thoại: 0969463804

2. Huỳnh Hữu Chiến

MSSV: 20143424

Điện thoại: 0777936850

3. Đổng Quang Vinh

MSSV: 20143131

Điện thoại: 0812454981

Mã số đề tài: CKM-117

– Tên đề tài: Ứng dụng AI trong dự đoán phân bố nhiệt độ của lòng khuôn
phun ép khi dùng cooling layer.
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
- Cơ sở về khuôn phun ép nhựa
- Cơ sở lý thuyết về hệ thống giải nhiệt cho khuôn
- Các mô hình khuôn phun ép nhựa hiện có
- Các thông số thiết bị gia và giải nhiệt hiện có
3. Nội dung chính của đồ án:
- Tìm hiểu cơ sở về khuôn ép nhựa cơ sở LT về hệ thống giải nhiệt cho khuôn
- Các mô hình khuôn phun ép nhựa hiện có
- Mạng neuron
i

- Ứng dụng mạng neuron trong dự đoán
- Thí nghiệm đo phân bố nhiệt độ
- Thu thập dự liệu
- Training mạng neuron
- Dự đoán và phận tích KQ.
4. Các sản phẩm dự kiến
- Báo cáo phân tích.
- Mô hình mạng neuron dự kiến.
5. Ngày giao đồ án: 19/02/2024
6. Ngày nộp đồ án:
7. Ngôn ngữ trình bày:

Bản báo cáo:

Tiếng Anh

Tiếng Việt

Trình bày bảo vệ:

Tiếng Anh

Tiếng Việt

TRƯỞNG BỘ MÔN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, ghi rõ họ tên)

 Được phép bảo vệ

……………………………………………

(GVHD ký, ghi rõ họ tên)

ii

LỜI CAM KẾT
- Tên đề tài: “Ứng dụng AI trong dự đoán phân bố nhiệt độ của lòng khuôn phun ép khi
dùng cooling layer”.
- GVHD: PGS. TS. Phạm Sơn Minh
- Họ và tên sinh viên: Đổng Quan
...

...
hoảng 20 độ C trên suốt chiều dài của lòng khuôn, nhiệt độ thấp nhất 25 độ
C nằm ở khoảng tọa độ 0 và cao nhất 45 độ C nằm ở khoảng tọa độ 25. Khi cho nhiệt độ
nước 85 độ C và tại thời điểm 14 giây tính từ khi nước đi qua lòng khuôn nhiệt độ dao
động trong khoảng từ 45oC-75oC chênh lệch khoảng 20 độ C trên suốt chiều dài của lòng
khuôn, nhiệt độ thấp nhất 45 độ C nằm ở khoảng tọa độ 65 và cao nhất 75 độ C nằm ở
khoảng tọa độ 45. Và các trường hợp còn lại tương tự như trên.

thickness: 2.75
Heating time: change
Inlet warter: change
Opening temperature: 30°C

Temp(°C)

Temp_ANN: 45°C_25s
Temp_ANN: 55°C_20s
Temp_ANN: 65°C_18s
Temp_ANN: 75°C_14s
Temp_ANN: 85°C_12s

X(mm)

Hình 5.114 dự đoán và phân tích kết quả của trường hợp chặn lòng khuôn uốn

144

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
Thông qua đề tài này nhóm đã hoàn thành được các công việc :
- Biết thí nghiệm chụp phân bố nhiệt độ
- Biết lấy và xử lý số liệu sau khi chụp phân bố nhiệt độ
- Hiểu về ANN và cách hoạt động của nó
- Huấn luyện được mạng ANN thông qua phần mềm matlab
- Vẽ biểu đồ so sánh độ chính xác giữ ANN và thực nghiệm thông qua phần mềm
ogirinlab
- Dùng ANN để dự đoán các mức nhiệt độ khác nhau thông qua các tấm khác nhau
và các thời gian gia nhiệt khác nhau
- Tóm lại, nghiên cứu này đã chứng minh được tiềm năng của AI trong việc cải thiện quá
trình làm mát của khuôn phun ép và mở ra những hướng đi mới cho việc ứng dụng công
nghệ này trong ngành công nghiệp sản xuất.
Hướng phát triển
- nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế như dữ liệu đầu vào chưa phong phú và mô hình
chưa được kiểm chứng trong các điều kiện sản xuất thực tế. Để khắc phục những hạn chế
này, các nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn
khác nhau và thử nghiệm mô hình trong môi trường sản xuất thực tế.

145

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Thanh Trung Do, Pham Son Minh, Tran Minh The Uyen, Truong Giang Ly, Effect Of
Hot Air Heating On The Cavity Temperature Distribution Of Injection Mold, JTE, Issue
74,
January 2023
[2] Tran Minh The Uyen, Pham Son Minh, Thanh Trung Do, Experimental Study on
External Air Heating for an Injection Molding Process, 2019 International Conference on
System Science and Engineering (ICSSE).
[3] TS. Phạm Sơn Minh, ThS.Trần Minh Thế Uyên, 2014, Giáo Trình Thiết Kế Và Chế
Tạo
Khuôn Phun Ép Nhựa, Nhà Xuất Bản Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh, 286
Trang.
[4] Lê Minh Trung, Trương Văn Thiện. 2023. Mạng nơron nhân tạo. Nhà xuất bản Thống
kê.

146

147