第四章 結果與討論
4.7 類神經網路學習之結果
4.7.1 類神經網路分析模型
一般而言多層網路的 ANN，包含了有輸入層、隱藏層及輸出層，其 中隱藏層 可以設為一層以上，而在多層網路中最常使用的激發函數 (activation function)是 Sigmoid function，此函數可用於解決非線性相 關之問題，且有不會因為輸入信號的大小而產生過度飽和或衰減的現 象。圖 4-11為配合直交表所安排的類神經網路結構圖。
在輸入層的 6 個節點如下：
1. 材料種類：AZ31、AZ61
2. 胚錠筒溫度(℃)：300、350、380 3. 胚料溫度(℃)：350、365、380 4. 擠製初速(mm/s)：2、2.5、3 5. 擠製末速(mm/s)：0.8、1、1.2 6. 潤滑劑：Graphite、BN、MoS2
在輸出層的 1 個節點如下：
1. 調整擠製初速度之時機(ton)：由實驗所得
而隱藏層的節點設定通常需要以試驗的方式來決定最佳數目，在本文經試驗後隱 藏層選用 10 個節點、6 個輸入節點及 1 個輸出節點。
圖 4-11 類神經網路結構圖
4.7.2 類神經網路分析所得之結果比較
重覆進行兩次直交表實驗，將所得之數據給予類神經網路學習，改變直交表 中之材料溫度設定，溫度範圍從 350℃、365℃及 380℃三個溫度設定，改變範圍 從 340~390℃，且溫度以每 5℃為一增量，可求得在不同潤滑劑的條件下，每一 溫度增量中對於高擠製比之鎂合金板材其使用變速法之熱間擠製過程之調整擠 製初速度之時機圖如圖 4-12，同時在不同擠製初速時，進行 ANN 分析，可得在 擠製過程之調整初速度之時機圖如圖 4-13。
圖 4-12(a) AZ31 不同潤滑劑之調整時機預測圖
圖 4-12(b) AZ61 不同潤滑劑之調整時機預測圖
圖 4-13(a) AZ31 不同速度之調整時機預測圖
圖 4-13(b) AZ61 不同速度之調整時機預測圖
4.7.3
分析結果之驗證實驗
將擠製參數設定為盛錠筒溫度為 350℃, 胚料溫度為 340~380℃, 初始速度 3 mm/s, 最終速度 1 mm/s, 潤滑劑分別為無使用、MoS2、BN、Graphite 的情形下，
經分析可求得不同潤滑劑及不同擠製初速對於擠製過程中調整擠製初速度時機 之影響性，並針對不同之潤滑劑及不同之擠製初速進行驗證實驗，所得結果如圖 4-14 及圖 4-15 所示。
圖 4-14(a) AZ31 不同潤滑劑之調整時機之驗證實驗
圖 4-14(b) AZ61 不同潤滑劑之調整時機之驗證實驗
圖 4-15(a) AZ31 不同速度之調整時機之驗證實驗
圖 4-15(b) AZ61 不同速度之調整時機之驗證實驗
經驗證實驗之結果與類神經網路分析之結果比較後可得知，針對鎂合金之熱 間擠製而言，所發展之變速法可有效的使鎂合金品產順利成形，且運用類神經網 路可有準確的預測出擠製製程之關鍵所在，但對於其它不同合金或不同成品之熱 間擠製仍須進一步發展變速法，以期望能適用於各種鎂合金產品之擠製製程。
第五章 結論
對於高擠製比之錐度模進行鎂合金板材擠製時，必需採用多段變速度方可使 板材得以成形，而使用多段變速度的方法，調整擠製初速度之時機直接影響到鎂 合金板材擠製成功與否。
本研究可得到下列之結論：
1
、
對於較低擠製比的鎂合金成品而言，並不需要使用變速度的方法即可使之成 形，不過當擠製比達到 35.9 以上時，若使用固定速度之方法進行擠製，則 會因貫穿壓力(Breakthrough Pressure)維持太久的時間而導致板材產生嚴重 的缺陷。而由實驗可以得知，使用變速度的方法可以有效的縮短貫穿壓力所 維持的時間，進而使板材能夠順利成形。2
、
變速法運用於高擠製比之鎂合金板材加工時還需配合胚料溫度之高低與主 缸初速，方能使成品外觀無缺陷產生。3
、
在相同的擠製參數條件下，以變速度法進行鎂合金板材擠製，調整擠製速度 之時機必需要控制好，在擠製的過程中若是將調整時機提前或者是延後，則 會導致板材擠製不完全或缺陷產生。4
、
由 ANOVA 變異數分析分析結果：影響 AZ61 與 AZ31 鎂合金擠製負荷最重 要因子為胚料溫度。5、 由 ANOVA 變異數分析分析結果顯示胚料溫度、主缸初速度與潤滑劑為影響 AZ61 與 AZ31 抗拉強度之重要因子。
6、與直角模比較，使用錐度模可以有效降低擠製負荷，而配合變速法的方式應 用於高擠製比之鎂合金板材加工可順利成形。
7、運用類神經網路進行鎂合金擠製製程之開發可準確的預測變速法中之調整速 度之時機而使得成品順利成形。
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計劃成果自評
本研究計劃第一年使用田口式實驗方法，因田口實驗法可以大幅的減少實驗 次數，節省實驗時間及材料，且以 S/N 回應分析及 ANOVA 分析，進而求出製程 參數的最佳組合，並探討各製程參數對鎂合金板材之影響及其機械性質的探討。
同時尋找鎂合金在各種不同的製程參數下，其薄板擠製的調變時機點，建立一套 田口實驗法分析鎂合金擠製成形之最佳製程參數。以期提供給鎂合金產業界之參 考，及大幅減少試誤次數、節省資源及研究成本。本研究已完成鎂合金板材之擠 製的成形特性，亦逐漸掌握擠製成形之變速法，最後透過金相顯微組織觀察，來 了解擠製前後鎂合金材料的組織變化情形。 第二年，根據第一年對板材擠製成 形所得之資料數值進行資料庫整理，以進行類神經網路的學習訓練，並預測負荷 曲線及變速法之調變時機點，最後進行驗證類神經網路預測之準確性。
本研究建立鎂合金擠製常用材料之 AZ31、AZ61 鎂合金板材之擠製成形的 加工模式，及擠製負荷與抗拉強度之最佳製程參數組合。研究內容與原計劃大致 相符，且已投搞於中國機械工程學會第二十二屆全國學術研討會及中國機械工程 學刊。
附錄（投稿論文）
投稿論文
1. Extrusion of magnesium alloy sheets under multi speed method 中國機械工程學刊
2. AZ31 鎂合金板材之熱擠成形性及其機械性質之研究 中國機械工程學會第二十二屆全國學術研討會