संवहन-मोल्डेड प्लास्टिक भागों का बहु-लक्ष्य अनुकूलन एंट्रॉपी वजन, रैंडीम फॉरेस्ट, और आनुवंशिक एल्गोरिदम विधियों का उपयोग करते हुए

सार संवहन-मोल्डेड भागों की गुणात्मकता प्रक्रिया के मानकों से प्रभावित होती है। मोड़ना और मात्रा संकुचन दो विशिष्ट दोष हैं। इसके अतिरिक्त, अपर्याप्त या अत्यधिक बड़े क्लैंपिंग बल भी भागों की गुणवत्ता और प्रक्रिया की लागत को प्रभावित करते हैं। उपर्युक्त दोषों को कम करने के लिए ओर्थोगोनल डिज़ाइन पर आधारित एक प्रयोग किया गया। प्रत्येक प्रयोग के संवहन प्रक्रिया का अनुकरण करने के लिए मोल्डफ्लो सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया गया। एंट्रॉपी वजन का उपयोग प्रत्येक सूचकांक के वजन को निर्धारित करने के लिए किया गया, संपूर्ण मूल्यांकन मान की गणना की गई, और बहु-लक्ष्य अनुकूलन को एकल-लक्ष्य अनुकूलन में परिवर्तित किया गया। रैंडम फॉरेस्ट (RF) एल्गोरिदम द्वारा एक रिग्रेशन मॉडल स्थापित किया गया। मॉडल की विश्वसनीयता और सटीकता को और स्पष्ट करने के लिए, बैक-प्रोपगेशन न्यूरल नेटवर्क और क्रिगिंग मॉडल को तुलनात्मक एल्गोरिदम के रूप में लिया गया। परिणामों ने दिखाया कि RF की त्रुटि सबसे कम थी और इसका प्रदर्शन सबसे अच्छा था। अंततः, आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग RF द्वारा स्थापित रिग्रेशन मॉडल के न्यूनतम की तलाश के लिए किया गया। सबसे उपयुक्त मापदंडों को प्लास्टिक भागों की गुणवत्ता में सुधार और ऊर्जा खपत को कम करने के लिए पाया गया। सबसे अनुकूल प्रक्रिया मानकों द्वारा निर्मित प्लास्टिक भागों ने अच्छा गुणवत्ता दिखाई और उत्पादन की आवश्यकताओं को पूरा किया।