شناسایی و تعیین مقدار تأثیر متغیرهای کنترلی کارخانه بر خواص فیزیکی و مکانیکی تخته فیبر با دانسیته متوسط با سیستم شبکه عصبی مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری کامپوزیت های لیگنوسلولزی

2 دانشیار، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه زابل

3 عضو هیات علمی دانشگاه زابل

10.22034/ijwp.2022.700821

چکیده

خواص فرآورده‌‌های مرکب چوبی حاصل ازمتغیرهای کنترلی یا به عبارت دیگر ماشین ‌های فرآیندی کارخانه است. شناسایی این نقاط حساس از اهمیت ویژه ای برخوردار است، زیرا به کنترل کننده‌های خط تولید کارخانه این امکان را می‌‌دهد که بتوانند خط تولید و کیفیت محصول را به شکل کاملا مهندسی تنظیم نمایند و یا مطالعه دقیق‌تری از رفتار مواد و فرآیند داشته باشند. متغیرهای ورودی این کارخانه از سه شیفت کاری به تعداد 154 ردیف داده متناظر با همدیگر و با خصوصیات خروجی هستند. متغیرهای ورودی کارخانه شامل متغیرهای درصد رطوبت خرده چوب، دانسیته خرده چوب، دانسیته کیک، درجه حرارت مواد، مقدار مصرف چسب به درصد، مقدار مصرف چسب به کیلوگرم، رطوبت الیاف و سرعت پرس و داده‌های اندازه گیری شده شامل دانسیته، مدول خمشی، مدول الاستیسیته، چسبندگی داخلی، رطوبت تخته و واکشیدگی ضخامت می‌باشد. پس از نرمال سازی داده‌ها، مقدار تأثیر متغیرهای ورودی بر هرکدام از خواص تخته فیبر با روش شبکه عصبی مصنوعی و براساس معیارهایی مانند آزمون گاما و درصد خطا مشخص شد. نتایج نشان دادند که تمامی متغیرهای ورودی بر خصوصیات خروجی تخته فیبر اثرگذار می‌باشند و ترتیب اثرگذاری متغیرها به نوع خصوصیات بستگی دارد. اثر متغیرهایی مانند دانسیته کیک الیاف تقریبا بیشتر از بقیه متغیرها بود. برخی متغیرهای ورودی مانند مقدار چسب به کیلوگرم بر روی خواص تخته فیبر با دانسیته متوسط اثر کمتری دارند و این متغیر در خط تولید برخی کارخانه‌ها ثابت در نظر گرفته می‌شود. همبستگی بالای مقدار پیش بینی با مقدار واقعی خروجی‌ها و درصد خطای کم آن اعتبار بالای پیش بینی‌ها را نشان داد که به ترتیب بالای 9/0 و کمتر از 9 درصد بود.

کلیدواژه‌ها


[1] Iliadis, L.S., Spartalis, S. and Tachos, S., 2008. Application of fuzzy T-norms towards a new Artificial Neural Networks’ evaluation framework: A case from wood industry. Information Sciences, 178: 3828–3839.
[2] Fernandez, F.G., Esteban, L.G., de Palacios, P., Navarro, N. and Conde, M., 2008. Prediction of standard particleboard mechanical properties utilizing an artificial neural network and subsequent comparison with a multivariate regression model. Investigacion Agraria: Sistemas y Recursos Forestales, 17(2): 178-187.
[3] Bayatkashkoli, A., 2014. Determinants of Modulus of Rupture and Modulus of Elasticity of Particleboards on the basis of Data base.Journal of forest and wood product 67(2):307-323(In Persian)
[4] Jahanilomer, Z., FarrokhPayam, S.R. and Shamsian, M., 2014. An intelligent neural networks system for prediction of particleboard properties. Iranian Journal of Wood and Paper Science Research, 29(2): 242- 253(In Persian).
[5] Bayatkashkoli, A., Nesi, F. and Moghadamneya, A., 2015. Comparison of predicted thickness swelling of particleboard with fuzzy systems and artificial neural networks. Iranian Journal of Wood and Paper Industries, 6(1):53-66 (In Persian).
[6] Bayatkashkoli, A., 2013. Evaluation of process variable’s effect on the bursting strength of newsprint, printing and writing paper. Journal of the Indian Academy of Wood Science, 10(1):55–61 (In Persian)
[7] Palacios, P., Fernández, F. G., García-Iruela, A., González-Rodrigo, B. and Esteban, L. G., 2018. Study of the influence of the physical properties of particleboard type P2 on the internal bond of panels using artificial neural networks. Computers and electronics in agriculture, 155: 142-149.
[8] Kaya, A. İ., llkucar, M. and Çifci, A., 2019. Use of Radial Basis Function Neural Network in Estimating Wood Composite Materials According to Mechanical and Physical Properties. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(1): 116-123.
[9] Gürgen, A., Çakmak, A., Yildiz, S. and Malkoçoğlu, A., 2022. Optimization of CNC operating parameters to minimize surface roughness of Pinus sylvestris using integrated artificial neural network and genetic algorithm. Maderas. Ciencia y tecnología, 24:1-12.
[10] Arabi, M., rostampour haftkhani, A. and Poorbaba, R., 2021. An artificial neural network model for predicting modulus of elasticity and modulus of rupture of particleboard comparison with a multiple linear regression model. Iranian Journal of Wood and Paper Industries, 12(2):283-297(In Persian).
[11] Esteban, L.G., Garcia Fernandez, F., de Palacios, P. and Conde, M., 2009. Artificial neural networks in variable process control: application in particleboard manufacture. Investigacion Agraria: Sistemas y Recursos Forestales, 18(1): 92-100.
[12] Standard test methods for wood—wood-based panels, dry-process fiberboard, Part 5: specifications. Iranian National Standardization Organization, INSO 7416-5, (2018)
[13] Ismail, F.Sh. and Abu Bakar, N., 2012. Predicting fiberboard physical properties using multilayer perceptron neural network. International Journal of Scientific & Engineering Research, 3(8): 1-4.
[14] Amere, M., Adebe, M.A. and Purmosa, S., 2009. Determine of factors affecting on the quality of printed paper packaging optimization using experimental design. Journal of Forest and Wood Products (Natural Resources of Iran), 62(1): 11-20.
[15] Moradian, M.H., Ebrahemi, G., Resalate, H. and Durado, A., 2008. Evaluation of statistical models for predicting the burst strength and tear paper in Mazandaran Wood and Paper factory. Journal of Iran Natural Resources, 61(1): 733-749.
[16] Hatam A., Pourtahmasi K., Resalati H. and Lohrasebi A.H., 2008. Modeling hydrogen peroxide bleaching to predict optical properties of bleached hardwood CMP. Wood Science and Technology, 42:353–367.
[17] Andre, N., Cho, H.W., Baek, S.H., Jeong, M.K. and Young, T.M., 2008. Prediction of internal bond strength in a medium-density fiberboard process using multivariate statistical methods and variable selection. Wood Science and Technology, 42(7):521-534.
[18] Yapici, F. and Ulucan, D., 2012. Prediction of modulus of rupture and modulus of elasticity of heat-treated Anatolian chestnut (Castanea Sativa) wood by Fuzzy Logic Classifier. Drvna Industrija, 63 (1) 37-43.
[19] Ozcifci, A., Yapici, F. and Altun, S., 2009. The prediction of the effect of grain angle over modulus of rupture and modulus of elasticity values on Scotch pine with Fuzzy logic classifier. 5th International Advanced Technologies Symposium (IATS’09), May 13-15, University of Karabuk, Turkey, pp.1-5.