CN105690805A - 即时控制树脂转注成型制程的方法 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种即时控制树脂转注成型制程的方法，用以控制一树脂于一树脂转注成型设备中的灌注压力，该方法主要是将一待控制树脂转注成型制程中的该树脂的一当前灌注压力、一当前渗透系数、一当前流动时间波前位置输入至一预测控制模型，藉此输出该树脂的一下一流动时间的预测灌注压力，进而使该树脂得依照下一流动时间的波前预期位置进行流动，现实树脂转注成型的稳定品质。

Description

即时控制树脂转注成型制程的方法

技术领域

本发明是涉及一种树脂转注成型的方法，尤指一种藉由一预测控制模型即时控制树脂流动的方法。

背景技术

树脂转注成型(ResinTransferMolding,RTM)业已广泛地使用于各领域，就该制程而言，渗透系数于建模、程序控制以及仿真上扮演极其重要的角色，渗透系数即代表纤维材料传输流体的能力，作为衡量树脂填充行为的指标，是以，倘得以精准地测量渗透系数，对于制程仿真与程序控制将有所帮助，亦得提升纤维强化高分子(FiberReinforcedPolymer,FRP)复合材料的产品合格率。

关于预织物的渗透系数估计，现今已有许多研究对其加以探讨，例如：以单一或是多种类的纤维平板的平面渗透系数作为基础，推导出基于达西定律与不可压缩流体的连续方程式的公式，并藉由定义厚度孔隙率建立一套的预测方法，该方法最后会获得一组上与下表面的平面渗透系数的预测方程式，藉此方程式便可不需进行多次费时的实验来进行量测。

过去关于预织物的渗透系数估计均是假设预织物的渗透系数或灌注压力为常数的情况下而进行量测而得到平均渗透系数，但是对于制程控制而言，若要改善产品品质，线上与局部渗透系数量测有其必要性。关于局部渗透系数的量测方法包括：气相辅助即时渗透系数估算法(Gas-AssistedReal-timeAssessmentofPermeability,GRASP)、模糊逻辑模型以及模拟数据库，但是模糊逻辑模型与模拟数据库的有效性均受限于历史数据的完整性。

于实际树脂转注成型制程中，往往会因非同质预织物(Non-homogeneouspreform)、操作疏失所致纤维不规则排列或是于预织物制作过程中喷胶用量差异等情形，而发生树脂往低阻力方向移动，导致预织物的渗透系数不均匀，进而于灌注过程中发生跑道现象或于低渗透区域内含浸量不足的缺陷，随之产生干斑。为避免此现象的发生，操作员可透过人为控制手段来调节灌注压力等操作变数而改善流体流动以及产品品质，但是往往这些变数的决定均是依据现场操作员的经验，其缺乏完善的理论基础与分析。

发明内容

本发明的主要目的在于：解决习知树脂转注成型制程中，是透过操作员的人为控制手段来调节灌注压力等操作变数而改善树脂的流动以及产品品质，尚缺乏完善的理论基础与分析。

为达上述目的，本发明提供一种即时控制树脂转注成型制程的方法，用以控制一树脂于一树脂转注成型设备中的灌注压力，该树脂转注成型设备包括一树脂供应单元以及一与该树脂供应单元连接的模具单元，该模具单元包括一供一纤维预织物容置的模穴以及一位于该模穴内的平面，其中，该方法包含以下步骤：

步骤1：设定多组训练制程条件，该训练制程条件至少包括一初始灌注压力；

步骤2：根据该训练制程条件进行多次训练制程，取得各个该训练制程中，多个流动时间时该树脂所对应的一渗透系数以及一当前流动时间波前位置，与一下一流动时间波前位置，其中，该训练制程中的该渗透系数、该当前流动时间波前位置以及该下一流动时间波前位置的取得包括以下步骤：

步骤2A：于该平面定义出多个侦测位置y_m,n，该侦测位置共有m×n个；

步骤2B：提供一侦测模组，该侦测模组包括一装设于该侦测位置y_m,n的压力感测单元、至少一设置于该平面的一侧的影像撷取器以及一与该压力感测单元及该影像撷取器电性连接的处理单元，其中，该压力感测单元包括m×n个压力感测器；

步骤2C：以该初始灌注压力将该树脂灌注于该模穴内，令该树脂于该平面朝一方向进行流动；

步骤2D：利用该影像撷取器取得该树脂在该平面中的位置，据此于该平面定义出多个量测位置，t_i+1、t_i及t_i-1彼此间相距一取样间隔时间，该量测位置共有i×j个x_i,j，该量测位置x_i,j是该波前于流动时间t_i的对应位置，其中，i代表第i个取样时刻，j为一和n关联的整数；

步骤2E：选定i与j分别为一预设值r与a，是分别为大于1和大于等于1的整数，并利用该影像撷取器取得该树脂于时间t_r+1、t_r及t_r-1的量测位置x_r+1,a、x_r,a及x_r-1,a，并由最靠近一量测位置x_r,a且该树脂已流经的该压力感测器取得该树脂位于一侦测位置y_s,a的压力值P_s,a，其中，x_r,a即该训练制程中的该当前流动时间波前位置，x_r+1,a即该训练制程中的该下一流动时间波前位置；

步骤2F：利用该处理单元配合式(1)取得一位于该量测位置x_r,a的渗透系数K_r,a：

$K_{r,a}=\frac{\mathrm{\μ}\mathrm{\φ}}{P_{s,a}\mathrm{\Δ}T}(x_{r,a}-x_{r-1,a})(x_{r,a}-y_{s,a})$ 式(1)

其中，ψ为该纤维预织物的孔隙度，μ为该树脂的粘度，△T＝t_r-t_r-1，藉此得到该训练制程中，该树脂于该平面中对应流动时间t_i的一渗透系数；

步骤2G：重复步骤2A至2F，以取得该训练制程中，多组流动时间时该树脂所对应的该渗透系数、该当前流动时间波前位置以及该下一流动时间波前位置；

步骤3：将该初始灌注压力以及步骤2G得到的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置定义为一输入，并以该下一流动时间波前位置定义为一输出，利用一数据探勘技术建立一关联该输入与该输出的预测控制模型，该预测控制模型以下式表示：

x_i+1,j＝f(x_i,j,P_o,K_i,j)

其中，P_o为该初始灌注压力，x_i,j是该当前流动时间波前位置，x_i+1,j是该下一流动时间波前位置，K_i,j为该渗透系数；

步骤4：进行一待控制制程，利用步骤2A至2F，取得该待控制制程中，当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置，并根据一最适化算法，挑选至少一候选灌注压力值，再将该候选灌注压力值、当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置代入步骤3的该预测控制模型，并得到至少一对应该候选灌注压力值的下一流动时间波前候选位置；

步骤5：将步骤4得到的该下一流动时间波前候选位置与一下一流动时间的波前预期位置进行比对，从而找出最接近该下一流动时间的波前预期位置的该下一流动时间波前候选位置，并回推得到所对应的该候选灌注压力值；

步骤6：将该候选灌注压力值回传至该树脂供应单元，以作为下一流动时间的灌注压力，使该树脂得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动。

为达上述目的，本发明另提供一种即时控制树脂转注成型制程的方法，用以控制一树脂于一树脂转注成型设备中的灌注压力，该树脂转注成型设备包括一树脂供应单元以及一与该树脂供应单元连接的模具单元，该模具单元包括一供一纤维预织物容置的模穴以及一位于该模穴内的平面，该方法包含以下步骤：

步骤1：预设多组模拟制程条件，该模拟制程条件至少包括一初始灌注压力以及一渗透系数；

步骤2：根据该模拟制程条件进行多次模拟制程，取得各个该模拟制程中，多个流动时间时该树脂所对应的一当前流动时间波前位置，与一下一流动时间波前位置；

步骤3：将该初始灌注压力、该渗透系数以及该当前流动时间波前位置定义为一输入，并以该下一流动时间波前位置定义为一输出，利用一数据探勘技术建立一关联该输入与该输出的预测控制模型，该预测控制模型以下式表示：

x_i+1,j＝f(x_i,j,P_o,K_i,j)

其中，P_o为该初始灌注压力，x_i,j是该当前流动时间波前位置，x_i+1,j是该下一流动时间波前位置，K_i,j为该渗透系数；

步骤4：进行一待控制制程，先利用以下步骤4A至4F，取得在该待控制制程中，当前流动时间时的一渗透系数以及一当前流动时间波前位置，并根据一最适化算法，挑选至少一候选灌注压力值，再将该候选灌注压力值、当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置代入步骤3的该预测控制模型，并得到至少一对应该候选灌注压力值的下一流动时间波前候选位置，其中，当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置的取得包括以下步骤：

步骤4A：于该平面定义出多个侦测位置y_m,n，该侦测位置共有m×n个；

步骤4B：提供一侦测模组，该侦测模组包括一装设于该侦测位置y_m,n的压力感测单元、至少一设置于该平面的一侧的影像撷取器以及一与该压力感测单元及该影像撷取器电性连接的处理单元，其中，该压力感测单元包括m×n个压力感测器；

步骤4C：以一当前灌注压力将该树脂灌注于该模穴内，令该树脂于该平面朝一方向进行流动；

步骤4D：利用该影像撷取器取得该波前于流动时间t_i时在该平面中的位置，并据此于该平面定义出多个量测位置，t_i及t_i-1是相距一取样间隔时间，该量测位置共有i×j个x_i,j，该量测位置x_i,j是该波前于流动时间t_i的对应位置，其中，i代表第i个取样时刻，j为一和n关联的整数；

步骤4E：选定i与j分别为一预设值r与a，是分别为大于1和大于等于1的整数，并利用该影像撷取器取得该波前于时间t_r及t_r-1的量测位置x_r,a及x_r-1,a，并由最靠近一量测位置x_r,a且该树脂已流经的该压力感测器取得该树脂位于一侦测位置y_s,a的压力值P_s,a其中，x_r,a即该当前流动时间波前位置；

步骤4F：利用该处理单元配合式(1)取得一位于该量测位置x_r,a的渗透系数K_r,a：

$K_{r,a}=\frac{\mathrm{\μ}\mathrm{\φ}}{P_{s,a}\mathrm{\Δ}T}(x_{r,a}-x_{r-1,a})(x_{r,a}-y_{s,a})$ 式(1)

其中，ψ为该纤维预织物的孔隙度，μ为该树脂的粘度，△T＝t_r-t_r-1，藉此得到该树脂于该平面中对应流动时间t_i的该渗透系数，即该当前流动时间渗透系数；

步骤5：将步骤4得到的该下一流动时间波前候选位置与一下一流动时间的波前预期位置进行比对，从而找出最接近该下一流动时间的波前预期位置的该下一流动时间波前候选位置，并回推得到所对应的该候选灌注压力值；

步骤6：将该候选灌注压力值回传至该树脂供应单元，以作为下一流动时间的灌注压力，使该树脂得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动。

据此，藉由该预测控制模型配合该最适化算法所计算出的该树脂的该下一流动时间的灌注压力，使该树脂得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动，使该树脂能得以恒速地推进，确保树脂转注成型的品质。

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。

附图说明

图1为本发明一实施例的系统配置示意图。

图2为本发明一实施例的该树脂转注成型设备的示意图。

图3为本发明的实施例中该模具单元的该平面的示意图。

图4本发明的实施例中该侦测模组的位置示意图。

图5为本发明的实施例中该侦测模组的俯视图。

图6为本发明的第一实施例中步骤2B的系统配置示意图。

图7为本发明的实施例中该树脂的流动示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明技术方案进行详细的描述，以更进一步了解本发明的目的、方案及功效，但并非作为本发明所附权利要求保护范围的限制。

涉及本发明的详细说明及技术内容，兹搭配图式说明如次：

本发明是关于一种即时控制树脂转注成型制程的方法，用以控制一树脂(50)于一树脂转注成型设备中的灌注压力，请参阅图1与图2，分别为本发明一实施例的系统配置示意图以及本发明一实施例的该树脂转注成型设备的示意图。该树脂转注成型设备包括一树脂供应单元(10)以及一与该树脂供应单元(10)连接的模具单元(20)，该模具单元(20)包括一上模(21)、一下模(22)、一模穴(23)以及一位于该模穴(23)内的平面(24)，该模穴(23)是供一纤维预织物容置。于本实施例中，该树脂转注成型设备进一步包括一真空单元(30)，而该树脂供应单元(10)包括一气体输出部(11)、一压力调节器(12)、一树脂容置部(13)、一前端压力感测器(14)、一阀门(15)、一树脂灌注管路(16)，该真空单元(30)包括一真空桶(31)、一后端压力感测器(32)、一真空帮浦(33)、一抽真空管路(34)。该气体输出部(11)、该压力调节器(12)、该树脂容置部(13)、该前端压力感测器(14)、该阀门(15)是透过多个第一管路彼此相接，该树脂供应单元(10)透过该树脂灌注管路(16)连接至该模具单元(20)并与该模穴(23)相连通，以将该树脂(50)灌注于该模穴(23)内。该真空桶(31)、该后端压力感测器(32)、该真空帮浦(33)亦透过多个第二管路彼此相接，该真空单元(30)透过该抽真空管路(34)连接至该模具单元(20)，藉此将该模穴(23)内多余的气体抽离。

本发明的第一实施例包括以下步骤：

步骤1：设定多组训练制程条件，该训练制程条件至少包括一初始灌注压力。

步骤2：根据该训练制程条件进行多次训练制程，取得各个该训练制程中，多个流动时间时该树脂(50)所对应的一渗透系数以及一当前流动时间波前位置，与一下一流动时间波前位置，其中，该训练制程中，该渗透系数、该当前流动时间波前位置以及该下一流动时间波前位置的取得包括以下步骤：

步骤2A：请参阅图3，为本发明的第一实施例的该模具单元(20)的该平面(24)的示意图。步骤2A先于该平面(24)定义出多个侦测位置y_m,n，该侦测位置y_m,n共有m×n个。本实施例中，该侦测位置y_m,n是呈类似矩阵的形式排列，即包括多个纵列与多个横行，纵列数量以m表达，m＝1～4，横行数量以n表达，n＝1～3。

步骤2B：请参阅图4、图5、图6，分别为本发明的第一实施例中该侦测模组的位置示意图、该侦测模组的俯视图以及步骤2B的系统配置示意图。步骤2B是提供一侦测模组(40)，该侦测模组(40)包括一压力感测单元(41)、至少一影像撷取器(42)以及一处理单元，该压力感测单元(41)装设于该侦测位置y_m,n，该影像撷取器(42)设置于该平面(24)的一侧，该处理单元与该压力感测单元(41)及该影像撷取器(42)电性连接，其中，该压力感测单元(41)是包括m×n个压力感测器(411)，且该压力感测器(411)的设置位置是与该侦测位置y_m,n相互对应。于本实施例中，该压力感测器(411)共有12个，亦呈类似矩阵的形式排列，包括多个横行与多个纵列。

步骤2C：请参阅图7，为本发明的第一实施例中该树脂的流动示意图。此步骤将该树脂(50)灌注于该模穴(23)内，令该树脂(50)于该平面(24)朝一方向A进行流动。

步骤2D：利用该影像撷取器(42)纪录该树脂(50)的流动，以取得该树脂(50)的一波前(51)于流动时间t_i时在该平面(24)中的位置，据此于该平面(24)定义出多个量测位置x_i,j，该量测位置共有i×j个，t_i+1、t_i及t_i-1彼此间相距一取样间隔时间，该量测位置x_i,j是该树脂(50)的该波前(51)于流动时间t_i时，在第j个横列上的对应位置，该横列是沿一与A方向垂直的B方向排列，其中，i代表第i个取样时刻，j为一和n关联的整数。本实施例中，i＝1～9，j＝n＝1～3，举例说明，取样时刻有9个。

步骤2E：选定i与j分别为一预设值r与a，是分别为大于1的整数，并利用该影像撷取器(42)取得该树脂(50)的该波前(51)于流动时间t_r+1、t_r及t_r-1的量测位置x_r+1,a、x_r,a及x_r-1,a，时间t_r+1、t_r及t_r-1相距该取样间隔时间，并由最靠近该量测位置x_r,a的该压力感测器(411)取得该树脂(50)的该波前(51)位于侦测位置y_s,a的压力值P_s,a，其中，x_r,a即该训练制程中的该当前流动时间波前位置，x_r+1,a即该训练制程中的该下一流动时间波前位置。

于本实施例中，图7即时间t_r时该树脂(50)的该波前(51)的位置，取r＝9，a＝1，即t₉为该树脂(50)流动9个取样时刻的时间，如图所示，该树脂(50)的该波前(51)已流经位于侦测位置y_1,1、y_2,1的该压力感测器(411)，由于离量测位置x_9,1最近的为y_2,1，故取s＝2，即，s的数值实际上是和该量测位置x_r,a关联。利用该影像撷取器(42)取得该树脂(50)的该波前(51)于流动时间t₉及t₈分别抵达的量测位置x_9,1及x_8,1，并由最靠近量测位置x_9,1的位于侦测位置y_2,1的该压力感测器(411)取得该树脂(50)的该波前(51)位于侦测位置y_2,1的压力值P_2,1。补充说明，于本实施例中，是假设该树脂(50)的该波前(51)沿y_1,1、y_2,1…y_4,1的方向的流动速率大于该树脂(50)的该波前(51)沿y_1,2、y_2,2…y_4,2的方向以及沿y_1,3、y_2,3…y_4,3的方向的流动速率，因此，其位置分布如图7所示。依实际应用，该侦测位置y_m,n的分布可与本实施例不同，该树脂(50)的该波前(51)的该量测位置x_i,j的分布则和本身的流动行为和该取样间隔时间关联，此处仅为举例说明。

步骤2F：利用该处理单元配合式(1)取得一位于量测位置x_r,a的渗透系数K_r,a：

$K_{r,a}=\frac{\mathrm{\μ}\mathrm{\φ}}{P_{s,a}\mathrm{\Δ}T}(x_{r,a}-x_{r-1,a})(x_{r,a}-y_{s,a})$ 式(1)

其中，ψ为该纤维预织物的孔隙度，μ为该树脂(50)的黏度，△T＝t_r-t_r-1，藉此得到该训练制程中，该树脂(50)于该平面(24)中一特定位置的渗透系数。于本实施例中，式(1)是为下式(2)：

$K_{9,1}=\frac{\mathrm{\μ}\mathrm{\φ}}{P_{2,1}\mathrm{\Δ}T}(x_{9,1}-x_{8,1})(x_{9,1}-y_{2,1})$ 式(2)

△T＝t₉-t₈。

涉及本案中该渗透系数的计算，可进一步参阅本案申请人已提出的中国台湾专利申请第103136978号，于此不另行赘述。

步骤2G：重复步骤2A至2F，以取得该训练制程中，多组流动时间时该树脂(50)所对应的该渗透系数、该当前流动时间波前位置以及该下一流动时间波前位置；

步骤3：将步骤1的该初始灌注压力以及、步骤2G所得到的该树脂(50)于多组流动时间下所对应的该渗透系数以及、该当前流动时间波前位置以及该下一流动时间波前位置定义为该训练制程条件的一输入，并以一对应于下一流动时间的预测灌注压力该下一流动时间波前位置定义为该训练制程条件的一输出，利用一数据探勘技术建立一关联该输入与该输出的预测控制模型，该预测控制模型以下式表示：

x_i+1,j＝f(x_i,j,P_o,K_i,j)

其中，P_o为该初始灌注压力，x_i,j是该当前流动时间波前位置，x_i+1,j是该下一流动时间波前位置，K_i,j为该渗透系数；

步骤4：进行一待控制制程，利用步骤2A至2F，取得该待控制制程中，该树脂(50)在当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置，并根据一最适化算法，挑选至少一候选灌注压力值，再将该候选灌注压力值、当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置代入步骤3的该预测控制模型，并得到至少一对应该候选灌注压力值的下一流动时间波前候选位置。

步骤5：将步骤4得到的该下一流动时间波前候选位置与一下一流动时间的波前预期位置进行比对，从而找出最接近该下一流动时间的波前预期位置的该下一流动时间波前候选位置，并回推得到所对应的该候选灌注压力值。

于本实施例中，先预设该下一流动时间波前候选位置与该下一流动时间的波前预期位置的一差异值，当步骤5得到的该下一流动时间波前候选位置与该下一流动时间的波前预期位置之间的差距小于该差异值时，则结束步骤5而进行下一步骤；然若该下一流动时间波前候选位置与该下一流动时间的波前预期位置之间的差距大于该差异值时，则将重复步骤4、步骤5，直到该下一流动时间波前候选位置与该下一流动时间的波前预期位置之间的差距小于该差异值。换言之，即利用该下一流动时间波前候选位置与该下一流动时间的波前预期位置的差距是否小于该差异值，以判断何者为最接近。

步骤6：将步骤5所得的该候选灌注压力回传至该树脂供应单元(10)，以作为下一流动时间的灌注压力，使该树脂(50)得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动。

接续说明本发明的第二实施例，其中，本发明的第二实施例与第一实施例的差异在于：于第一实施例中，是利用多次“实际的”树脂转注成型制程所取得的多组训练制程条件，进而训练该预测控制模型；但是，于第二实施例中，是利用多次“模拟的”树脂转注成型制程所取得的多组模拟制程条件，进而训练该预测控制模型，是以，本发明的第二实施例包括以下步骤：

步骤1：预设多组模拟制程条件，该模拟制程条件至少包括一初始灌注压力以及一渗透系数；

步骤2：根据该模拟制程条件进行多次模拟制程，取得各个该模拟制程中，多个流动时间时该树脂(50)所对应的一当前流动时间波前位置，与一下一流动时间波前位置；

步骤3：将该初始灌注压力、该渗透系数以及该当前流动时间波前位置定义为一输入，并以该下一流动时间波前位置定义为一输出，利用一数据探勘技术建立一关联该输入与该输出的预测控制模型，该预测控制模型以下式表示：

x_i+1,j＝f(x_i,j,P_o,K_i,j)

其中，P_o为该初始灌注压力，x_i,j是该当前流动时间波前位置，x_i+1,j是该下一流动时间波前位置，K_i,j为该渗透系数。

步骤4：进行一待控制制程，先利用如同本发明的第一实施例中的步骤2A至2F，取得该树脂(50)于该待控制制程中的当前流动时间的一渗透系数以及一当前流动时间波前位置，并根据一最适化算法，挑选至少一候选灌注压力值，再将该候选灌注压力值、当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置代入步骤3的该预测控制模型，并得到至少一对应该候选灌注压力值的下一流动时间波前候选位置。

步骤5：将步骤4得到的该下一流动时间波前候选位置与一下一流动时间的波前预期位置进行比对，从而找出最接近该下一流动时间的波前预期位置的该下一流动时间波前候选位置，并回推得到所对应的该候选灌注压力值。于此实施例中，步骤4、步骤5的进行可参第一实施例的说明。

步骤6：将该候选灌注压力值回传至该树脂供应单元(10)，以作为下一流动时间的灌注压力，使该树脂(50)得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动。

兹进一步说明，于本发明的实施例中，该预测控制模型可为一类神经网络，该最适化算法可为一网格搜索法，该模拟制程可使用台湾科盛科技股份有限公司所提供的Moldex3DRTM模组进行。另外，涉及该待控制制程中，该下一流动时间的波前预期位置的选择，较佳地以令该树脂(50)呈现一均速流动为依据。再者，该预测控制模型的预测结果是否与实际的制程相匹配，是取决于该树脂(50)于该待控制制程中是否受有外在干扰因素，例如:纤维布裁切不当或是环境温度改变等，而导致该树脂(50)的流动行为偏离该预测控制模型的预测结果(即所谓的模型失配(Modelmismatch))。是以，于本发明的实施例中，可进一步提供一反馈控制系统，该反馈控制系统是透过一比例-积分控制器进而降低该树脂(50)于该模具单元(20)中流动时所受到的干扰因素，避免该树脂(50)的流动行为偏离该预测控制模型的预测结果。

综上所述，本发明提供一种即时控制树脂转注成型制程的方法，用以控制该树脂于该树脂转注成型设备中的灌注压力，藉由该预测控制模型配合该最适化算法所计算出的该树脂的该下一流动时间的灌注压力，使该树脂得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动，使该树脂能得以恒速地推进；另，透过该反馈控制系统，得避免因纤维布裁切不当或是环境温度改变等而导致该树脂于真实制程中的流动行为偏离该预测控制模型的预测结果，确保树脂转注成型的品质。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种即时控制树脂转注成型制程的方法，用以控制一树脂于一树脂转注成型设备中的灌注压力，该树脂转注成型设备包括一树脂供应单元以及一与该树脂供应单元连接的模具单元，该模具单元包括一供一纤维预织物容置的模穴以及一位于该模穴内的平面，其特征在于，该方法包含以下步骤：

步骤1：设定多组训练制程条件，该训练制程条件至少包括一初始灌注压力；

步骤2：根据该训练制程条件进行多次训练制程，取得各个该训练制程中，多个流动时间时该树脂所对应的一渗透系数以及一当前流动时间波前位置，与一下一流动时间波前位置，其中，该训练制程中的该渗透系数、该当前流动时间波前位置以及该下一流动时间波前位置的取得包括以下步骤：

步骤2A：于该平面定义出多个侦测位置y_m,n，该侦测位置共有m×n个；

步骤2B：提供一侦测模组，该侦测模组包括一装设于该侦测位置y_m,n的压力感测单元、至少一设置于该平面的一侧的影像撷取器以及一与该压力感测单元及该影像撷取器电性连接的处理单元，其中，该压力感测单元包括m×n个压力感测器；

步骤2C：以该初始灌注压力将该树脂灌注于该模穴内，令该树脂于该平面朝一方向进行流动；

步骤2D：利用该影像撷取器取得该树脂在该平面中的位置，据此于该平面定义出多个量测位置，t_i+1、t_i及t_i-1彼此间相距一取样间隔时间，该量测位置共有i×j个x_i,j，该量测位置x_i,j是该波前于流动时间t_i的对应位置，其中，i代表第i个取样时刻，j为一和n关联的整数；

步骤2E：选定i与j分别为一预设值r与a，是分别为大于1和大于等于1的整数，并利用该影像撷取器取得该树脂于时间t_r+1、t_r及t_r-1的量测位置x_r+1,a、x_r,a及x_r-1,a，并由最靠近一量测位置x_r,a且该树脂已流经的该压力感测器取得该树脂位于一侦测位置y_s,a的压力值P_s,a，其中，x_r,a即该训练制程中的该当前流动时间波前位置，x_r+1,a即该训练制程中的该下一流动时间波前位置；

步骤2F：利用该处理单元配合式(1)取得一位于该量测位置x_r,a的渗透系数K_r,a：

$K_{r,a}=\frac{\mathrm{\μ}\mathrm{\φ}}{P_{s,a}\mathrm{\Δ}T}(x_{r,a}-x_{r-1,a})(x_{r,a}-y_{s,a})$ 式(1)

其中，ψ为该纤维预织物的孔隙度，μ为该树脂的粘度，△T＝t_r-t_r-1，藉此得到该训练制程中，该树脂于该平面中对应流动时间t_i的一渗透系数；

步骤2G：重复步骤2A至2F，以取得该训练制程中，多组流动时间时该树脂所对应的该渗透系数、该当前流动时间波前位置以及该下一流动时间波前位置；

步骤3：将该初始灌注压力以及步骤2G得到的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置定义为一输入，并以该下一流动时间波前位置定义为一输出，利用一数据探勘技术建立一关联该输入与该输出的预测控制模型，该预测控制模型以下式表示：

x_i+1,j＝f(x_i,j,P_o,K_i,j)

其中，P_o为该初始灌注压力，x_i,j是该当前流动时间波前位置，x_i+1,j是该下一流动时间波前位置，K_i,j为该渗透系数；

步骤4：进行一待控制制程，利用步骤2A至2F，取得该待控制制程中，当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置，并根据一最适化算法，挑选至少一候选灌注压力值，再将该候选灌注压力值、当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置代入步骤3的该预测控制模型，并得到至少一对应该候选灌注压力值的下一流动时间波前候选位置；

步骤5：将步骤4得到的该下一流动时间波前候选位置与一下一流动时间的波前预期位置进行比对，从而找出最接近该下一流动时间的波前预期位置的该下一流动时间波前候选位置，并回推得到所对应的该候选灌注压力值；

步骤6：将该候选灌注压力值回传至该树脂供应单元，以作为下一流动时间的灌注压力，使该树脂得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动。

2.根据权利要求1所述的即时控制树脂转注成型制程的方法，其特征在于，该预测控制模型是一类神经网络。

3.一种即时控制树脂转注成型制程的方法，用以控制一树脂于一树脂转注成型设备中的灌注压力，该树脂转注成型设备包括一树脂供应单元以及一与该树脂供应单元连接的模具单元，该模具单元包括一供一纤维预织物容置的模穴以及一位于该模穴内的平面，其特征在于，该方法包含以下步骤：

步骤1：预设多组模拟制程条件，该模拟制程条件至少包括一初始灌注压力以及一渗透系数；

步骤2：根据该模拟制程条件进行多次模拟制程，取得各个该模拟制程中，多个流动时间时该树脂所对应的一当前流动时间波前位置，与一下一流动时间波前位置；

步骤3：将该初始灌注压力、该渗透系数以及该当前流动时间波前位置定义为一输入，并以该下一流动时间波前位置定义为一输出，利用一数据探勘技术建立一关联该输入与该输出的预测控制模型，该预测控制模型以下式表示：

x_i+1,j＝f(x_i,j,P_o,K_i,j)

其中，P_o为该初始灌注压力，x_i,j是该当前流动时间波前位置，x_i+1,j是该下一流动时间波前位置，K_i,j为该渗透系数；

步骤4：进行一待控制制程，先利用以下步骤4A至4F，取得该待控制制程中，当前流动时间时的一渗透系数以及一当前流动时间波前位置，并根据一最适化算法，挑选至少一候选灌注压力值，再将该候选灌注压力值、当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置代入步骤3的该预测控制模型，并得到至少一对应该候选灌注压力值的下一流动时间波前候选位置，其中，当前流动时间时的该渗透系数以及该当前流动时间波前位置的取得包括以下步骤：

步骤4A：于该平面定义出多个侦测位置y_m,n，该侦测位置共有m×n个；

步骤4B：提供一侦测模组，该侦测模组包括一装设于该侦测位置y_m,n的压力感测单元、至少一设置于该平面的一侧的影像撷取器以及一与该压力感测单元及该影像撷取器电性连接的处理单元，其中，该压力感测单元包括m×n个压力感测器；

步骤4C：以一当前灌注压力将该树脂灌注于该模穴内，令该树脂于该平面朝一方向进行流动；

步骤4D：利用该影像撷取器取得该波前于流动时间t_i时在该平面中的位置，并据此于该平面定义出多个量测位置，t_i及t_i-1是相距一取样间隔时间，该量测位置共有i×j个x_i,j，该量测位置x_i,j是该波前于流动时间t_i的对应位置，其中，i代表第i个取样时刻，j为一和n关联的整数；

步骤4E：选定i与j分别为一预设值r与a，是分别为大于1和大于等于1的整数，并利用该影像撷取器取得该波前于时间t_r及t_r-1的量测位置x_r,a及x_r-1,a，并由最靠近一量测位置x_r,a且该树脂已流经的该压力感测器取得该树脂位于一侦测位置y_s,a的压力值P_s,a其中，x_r,a即该当前流动时间波前位置；

步骤4F：利用该处理单元配合式(1)取得一位于该量测位置x_r,a的渗透系数K_r,a：

$K_{r,a}=\frac{\mathrm{\μ}\mathrm{\φ}}{P_{s,a}\mathrm{\Δ}T}(x_{r,a}-x_{r-1,a})(x_{r,a}-y_{s,a})$ 式(1)

其中，ψ为该纤维预织物的孔隙度，μ为该树脂的粘度，△T＝t_r-t_r-1，藉此得到该树脂于该平面中对应流动时间t_i的该渗透系数，即该当前流动时间渗透系数；

步骤5：将步骤4得到的该下一流动时间波前候选位置与一下一流动时间的波前预期位置进行比对，从而找出最接近该下一流动时间的波前预期位置的该下一流动时间波前候选位置，并回推得到所对应的该候选灌注压力值；

步骤6：将该候选灌注压力值回传至该树脂供应单元，以作为下一流动时间的灌注压力，使该树脂得依照该下一流动时间的波前预期位置进行流动。

4.根据权利要求3所述的即时控制树脂转注成型制程的方法，其特征在于，该预测控制模型是一类神经网络。