論文の概要: Online high-precision prediction method for injection molding product weight by integrating time series/non-time series mixed features and feature attention mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18950v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 08:40:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.309049
• Title: Online high-precision prediction method for injection molding product weight by integrating time series/non-time series mixed features and feature attention mechanism
• Title（参考訳）: 時系列・ノン時系列混合特徴と特徴注意機構の統合による射出成形品重量のオンライン高精度予測法
• Authors: Maoyuan Li, Sihong Li, Guancheng Shen, Yun Zhang, Huamin Zhou,
• Abstract要約: 本研究では,MFA-ANN(Mixed Feature attention-artificial Neural Network)モデルを提案する。 その結果, MFA-ANN モデルでは 0.5g の重量変動耐性を持つ 0.0281 のRMSE が達成され, 従来のベンチマークより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5881814709064934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the challenges of untimely detection and online monitoring lag in injection molding quality anomalies, this study proposes a mixed feature attention-artificial neural network (MFA-ANN) model for high-precision online prediction of product weight. By integrating mechanism-based with data-driven analysis, the proposed architecture decouples time series data (e.g., melt flow dynamics, thermal profiles) from non-time series data (e.g., mold features, pressure settings), enabling hierarchical feature extraction. A self-attention mechanism is strategically embedded during cross-domain feature fusion to dynamically calibrate inter-modality feature weights, thereby emphasizing critical determinants of weight variability. The results demonstrate that the MFA-ANN model achieves a RMSE of 0.0281 with 0.5 g weight fluctuation tolerance, outperforming conventional benchmarks: a 25.1% accuracy improvement over non-time series ANN models, 23.0% over LSTM networks, 25.7% over SVR, and 15.6% over RF models, respectively. Ablation studies quantitatively validate the synergistic enhancement derived from the integration of mixed feature modeling (contributing 22.4%) and the attention mechanism (contributing 11.2%), significantly enhancing the model's adaptability to varying working conditions and its resistance to noise. Moreover, critical sensitivity analyses further reveal that data resolution significantly impacts prediction reliability, low-fidelity sensor inputs degrade performance by 23.8% RMSE compared to high-precision measurements. Overall, this study provides an efficient and reliable solution for the intelligent quality control of injection molding processes.
• Abstract（参考訳）: 射出成形品質異常の非定常検出とオンラインモニタリングラグの課題に対処するため,製品重量のオンライン予測を高精度に行うMFA-ANNモデルを提案する。 機構ベースとデータ駆動解析を統合することにより,非時系列データ(例えば,モールドの特徴,圧力設定)から時系列データ(例えば,融解流れのダイナミクス,熱プロファイル)を分離し,階層的特徴抽出を可能にする。 自己保持機構は、クロスドメイン機能融合中に戦略的に組み込まれ、モダリティ間特徴重量を動的に校正し、重量変動の臨界決定因子を強調する。 その結果、MFA-ANNモデルは0.5gの重量変動耐性を持つ0.0281のRMSEを達成し、従来のベンチマークより25.1%の精度向上、LSTMネットワーク23.0%、SVR25.7%、RFモデル15.6%の精度向上を実現した。 アブレーション研究では、混合特徴モデリング(22.4%)と注意機構(11.2%)の統合による相乗効果の定量的評価を行い、様々な作業条件に対するモデルの適応性とノイズに対する抵抗性を著しく向上させた。 さらに、重要な感度分析により、データの解像度が予測信頼性に大きく影響し、低忠実度センサー入力は高精度測定と比較して23.8%のRMSEの性能低下を示す。 本研究は, 射出成形プロセスのインテリジェントな品質管理のための, 効率的かつ信頼性の高いソリューションを提供する。

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