데이터 기반을 통한 PET 산업 섬유 생산을 위한 공정 매개변수의 지능형 최적화 전략

요약 전통적인 PET 산업 섬유 개발 프로세스의 도전 과제에 대응하기 위해, 생산 매개변수가 일반적으로 광범위한 시도와 오류 및 성능 테스트를 요구하여 개발 주기가 길어지고 수학적 모델링의 적용이 어려워지는 문제를 해결하고자, 실제 PET 산업 섬유 생산 프로세스를 기반으로 한 데이터 기반 인공지능(AI) 전략을 소개합니다. 잔차 신경망을 활용하여 PET 산업 섬유의 물성 지표에 따라 생산 프로세스 매개변수를 정확하게 설정하며, 이는 결정 계수(R²)가 0.98에 도달하는 성과를 보였습니다. 이러한 매개변수의 추가 최적화를 위해 입자 군집 최적화 알고리즘을 적용하여 R² 값이 0.99를 초과하는 결과를 얻었습니다. 이 접근법은 복잡한 수학적 모델링을 피할 수 있어, 제품 물성 지표에 기반한 데이터 기반 AI 알고리즘을 통해 공정 매개변수를 신속하게 구성할 수 있게 하며, 따라서 PET 산업 섬유의 개발 주기와 비용을 크게 감소시킵니다.