應用智慧型最佳化於導光板微射出成型之轉寫控制

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1、台灣．高雄．高雄大學2009第17屆模糊理論及其應用研討會應用智慧型最佳化於導光板微射出成型之轉寫控制1余志成黃明賢梁智富林穎志古洪華國立高雄第一科技大學機械與自動化工程學系1E-mail:jcyu@ccms.nkfust.edu.tw經濟部在地型產業加值學界科專計畫編號：97-EC-17-A-07-S1-108國科會計劃編號：NSC97-2221-E-327-011-MY2thisworksetsupafuzzyreasoningfortheprediction摘要reliabilityoftheNNmodeltoguidetheevolutionarysearchof

2、GAforaquasi-optimum.Theverificationof本文應用演化型局部類神經網路結合基因演算theprovidedoptimumisaddedtothelearningsamples法，於導光板微結構的射出成形製程參數最佳化。toretraintheevolvingmodel,andtheprocessiterates藉由高週波感應加熱線圈快速昇溫的特性，控制成untilthereachofconvergence.Thedesignofa2-inch形模仁表面溫度，以改善微結構成型轉寫性。影響lightguidewithmicroV-groovesi

3、susedtoillustrate特徵轉寫率的製程參數包括射出速率、保壓壓力、theapplicationoftheproposedmethodology,andto保壓時間、模溫、冷卻時間、與模面溫度等六個參comparewithTaguchimethod.Convergedoptimumis數，業界常採用田口方法進行參數設計，但參數間reachedat11iterationswithanoutstandingfeature的交互作用與系統非線性，容易造成預測錯誤。為transcribingratioof92%,whichdemonstratesthedesigneff

4、iciency.降低實驗次數與提升搜尋效率，本研究以實驗計畫樣本建構出類神經網路的近似模型，再以基因演算Keywords:Lightguide,InductionHeating,Injection法，搜尋最佳品質特性。然而為避免因實驗計畫學Molding,NeuralNetwork,Genetic習樣本稀少，使得近似模型的普遍性不足，造成最Algorithm,FuzzyLogics佳設計的預測誤差，搜尋限於模型的「信賴空間」，信賴空間由距離學習樣本小於信賴半徑的範圍所1.前言定義。藉由預測最佳參數的驗證實驗，重新訓練近導光板主要應用於液晶顯示器（TFT-LCD）中，似模型

5、，並依預測準確性，以模糊邏輯自動調整信其功用是將側邊之點或線光源，藉由導光板上內的賴半徑，反覆演化近似模型與最佳搜尋遞迴直到收微結構（microstructure）轉成在出光平面上均勻之斂。文中以兩吋導光板微V溝成形為載具，並與田成像光源。微V溝常應用於導光板上用以均勻導光口方法結果比較，本研究以田口實驗作為初始學習[1]，但由於導光板薄形化的趨勢，微結構的尺寸可樣本，在11次遞迴達到收斂結果，平均轉寫高度達能下降至微米等級，若使用一般傳統模具的進行射到92%，驗證了本方法的優點與效率。出製程，則易造成塑膠射出成型過程中產品充填不關鍵詞：導光板、感應加熱、射出成形、類神經

6、足（shortshot）、翹曲（warping）及變形（strain）網路、基因演算法、模糊邏輯等缺陷，將使微結構的轉寫誤差大，致造成透過不良及輝度條紋等異常。Abstract使用單一參數法常用於初期探討不同製程參數對微結構轉寫性之影響[2]，研究發現對於導光板微Thisstudyappliesasoftcomputingbasedoptimizationmethodology,theEvolutionaryRegional結構成形的轉寫性，其成型製程影響性因子以模具NeuralnetworkwithGeneticAlgorithm,(ERNGA),to溫度最重要，其次為

7、保壓壓力，再其次為射出溫theparameteroptimizationfortheinjectionmolding度。為提高模具溫度以改善微結構成形的轉寫性，oflightguides.Ahighfrequencyinductionheating但隨著模具溫度的提高，將會使得整個成型週期過coilisappliedtocontrolthesurfacetemperatureof長或加熱不均勻現象發生。有學者利用高週波感應moldinserttoimprovethetranscribingpropertyof加熱線圈快速升溫之