Chủ động lựa chọn nguyên liệu bông dựa trên yêu cầu chất lượng sợi bằng ứng dụng mạng nơron nhân tạo (ANN)

Một đặc điểm nổi bật của công nghệ kéo sợi là dây chuyền công nghệ tương đối dài và trải qua nhiều công đoạn với số lượng máy lớn, do đó để đảm bảo được chất lượng sản phẩm thì các khâu

- LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

CHỦ ĐỘNG LỰA CHỌN NGUYÊN LIỆU DỰA TRÊN YÊU CẦU CHẤT LƯỢNG SỢI BẰNG MẠNG

NƠRON NHÂN TẠO (ANN)

NGÀNH CÔNG NGHỆ VẬT LIỆU DỆT MAY

MÃ SỐ:

LÊ MINH TẤN

Ngưòi hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN MINH TUẤN

Lời cam đoan

Tác giả xin cam đoan, toàn bộ nội dung được trình bày trong luận văn

đều do tác giả cùng các đồng nghiệp tìm tòi nghiên cứu, và tác giả tự trình bày ra, không có sự sao chép từ các luận văn khác Tác giả xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật về những nội dung, hình ảnh cũng như các biểu bảng được trình bày trong luận văn

Người thực hiện

Lê Minh Tấn

Danh sách các ký hiệu, các chữ viết tắt

Rkm Chiều dài đứt của sợi

SCI Spinning consistency index - chỉ số dự báo khả năng kéo sợi

U% Độ không đều sợi

Mục Lục

Lời cam đoan

Mục lục

Danh sách các kí hiệu, các chữ viết tắt

Danh mục các bảng biểu

Danh mục các hình vẽ và đồ thị

Mở đầu

Chương 1 : Các phương pháp lựa chọn nguyên liệu hiện nay

1.1 Mối quan hệ giữa tính chất xơ và tính chất sợi

1.1.1 ảnh hưởng của các thông số độ dài xơ tới chất lượng sợi 11

1.1.2 ảnh hưởng của độ mảnh xơ tới chất lượng sợi 15

1.1.3 ảnh hưởng của độ chín xơ tới chất lượng sợi 16

1.1.4 ảnh hưởng của độ bền xơ tới chất lượng sợi 17

1.1.5 ảnh hưởng của độ giãn xơ tới chất lượng sợi 19

1.1.6 ảnh hưởng của cấp bông tới chất lượng sợi 19

1.1.7 Kết luận về mối quan hệ giữa các đặc trưng tính chất của xơ và đặc trưng tính chất của sợi 20

1.2 Các phương pháp lựa chọn nguyên liệu 21

1.2.1 Phương pháp kinh nghiệm 21

1.2.2 Các phương pháp dự báo 1.3 Xu hướng ứng dụng tin học, lý thuyết hệ thống và mạng trí tuệ nhân tạo trên thế giới trong các vấn đề dự báo 22

1.4 ứng dụng mạng trí tuệ nhân tạo ( ANN ) trong ngành dệt may 24 1.4.1 Lý thuyết mạng nơron nhõn tạo 24

I Giới thiệu chung về mạng nơron nhõn tạo 24

1 Lịch sử phỏt triển mạng nơron nhõn tạo 24

2 Cơ sở để xõy dựng mạng nơron nhõn tạo 25

3 Cỏc khỏi niệm chung 26

4 Những bài toỏn thớch hợp cho mạng nơron 27

5 Cỏc lĩnh vực ứng dụng mạng nơron 29

6 Cỏc ưu điểm và nhược điểm của mạng nơron 29

II Cấu trỳc và hoạt động của mạng nơron 30

1 Nơron sinh học 30

2 Nơron nhõn tạo 33

3 Mạng nơron nhõn tạo 39

1.4.2 Sử dụng ANN dự báo các tính chất liên quan đến tính chất cơ lý trong dệt may 51

Chương 2: Nội dung và phương pháp nghiên cứu 58

2.1 Đối tượng nghiên cứu 58

2.2 Phương pháp nghiên cứu – Giải thuật lan truyền ngược lỗi 59

2.2.1 Giới thiệu giải thuật 59

2.2.2 Nội dung giải thuật 60

2.2.3 Giải thuật BP – Quy tắc học lan truyền ngược 66

2.2.3.1 Nghiờn cứu sự hội tụ và độ phức tạp của quỏ trỡnh huấn luyện mạng 66

2.2.3.2 Cỏc yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả của giải thuật lan truyền ngược 69

Chương 3: Kết quả và bàn luận 77

mở đầu Công nghệ kéo sợi là một công nghệ truyền thống có từ lâu đời và trải qua nhiều quá trình phát triển Một đặc điểm nổi bật của công nghệ kéo sợi là dây chuyền công nghệ tương đối dài và trải qua nhiều công đoạn với số lượng máy lớn, do đó để đảm bảo được chất lượng sản phẩm thì các khâu sản xuất

đều phải được quan tâm đúng mức Chất lượng sợi luôn chịu sự chi phối ảnh hưởng của nhiều yếu tố như chất lượng nguyên liệu, tính hợp lý của các thông

số công nghệ, tình trạng thiết bị, trình độ quản lý, trình độ tay nghề và ý thức của những người tham gia trong dây chuyền sản xuất, chất lượng hệ thống

điều không thông gió… Trong đó, nguyên liệu là yếu tố ảnh hưởng quyết định

đến chất lượng sản phẩm đầu ra và cũng là yếu tố ảnh hưởng quyết định đến giá thành sản phẩm, nó chiếm đến 60% đến 70% giá thành sợi bán ra

Để sản xuất sợi đáp ứng được yêu cầu chất lượng và đảm bảo tính hiệu quả về mặt kinh tế, việc lựa chọn nguyên liệu giữ một vai trò then chốt Hiện nay, việc lựa chọn nguyên liệu trong các nhà máy kéo sợi, chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của chuyên gia và các phương pháp dự báo chất lượng sợi khác nhau dựa vào các tính chất nguyên liệu đã biết trước, sau đó so sánh kết quả

dự báo với yêu cầu chất lượng sợi, từ đó tìm ra phương án nguyên liệu phù hợp Vấn đề dự báo chất lượng sợi đã được nghiên cứu, phát triển và tiến hành thực nghiệm tại các xưởng kéo sợi, các viện nghiên cứu, các trường đại học trên thế giới Nhiều công thức thực nghiệm đã được đưa ra và mang tính ứng dụng cao, tuy nhiên không phải công thức nào cũng có tính dự báo sát thực và

áp dụng được trong mọi điều kiện Hơn nữa, ngày nay, đa phần các nhà máy kéo sợi sử dụng nguyên liệu pha trộn từ nhiều nguồn khác nhau nên rất khó duy trì tính ổn định vì thế việc dự báo trở nên phức tạp hơn

Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ thông tin và tự động hóa, ngành kéo sợi đã có trong tay những công cụ mạnh để thiết lập quy trình dự

báo chất lượng sợi trên cơ sở các thông số đầu vào, điều này càng thuận lợi hơn khi nhiều dây chuyền kéo sợi hiện đại đã quản lý các quy trình bằng máy móc tự động Xu hướng phổ biến trên thế giới ngày nay là ứng dụng mô hình hoá, mô phỏng để mô tả các công đoạn kéo sợi, mô phỏng công nghệ để từ đó

có thể dự báo chất lượng sợi một cách chính xác và hiệu quả

Trong điều kiện Việt Nam hiện nay, không nhiều nhà máy có điều kiện thực hiện việc dự báo chất lượng sợi bằng công cụ tin học mà chủ yếu dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia và phương pháp dự báo chất lượng sợi bằng các công thức thực nghiệm

Cho đến nay, việc lựa chọn nguyên liệu cho nhà máy kéo sợi trên thế giới cũng như Việt Nam vẫn chủ yếu dựa trên cơ sở các phương pháp dự báo chất lượng sợi kết hợp với kinh nghiệm của các chuyên gia công nghệ Các phương pháp này cũng mang lại hiệu quả nhất định cho quá trình sản xuất Tuy nhiên, một vấn đề còn tồn tại đối với các nhà kéo sợi khi lựa chọn nguyên liệu dựa vào phương pháp dự báo chất lượng và kinh nghiệm là thiếu tinh chủ

động trong thiết lấp hỗn hợp nguyên liệu cũng như mất nhiều thời gian để tính toán dự báo Nhiều khi, phải qua nhiều lần tính toán dự báo, các nhà công nghệ mới lựa chọn được phương án nguyên liệu thích hợp

Do vậy, để tăng tính chủ động trong lựa chọn nguyên liệu cho nhà máy kéo sợi, chủ động mua nguyên liệu phù hợp với yêu cầu sản xuất cũng như tiết kiệm thời gian khâu chuẩn bị nguyên liệu, tác giả lựa chọn nghiên cứu đề tài

“Chủ động lựa chọn nguyên liệu bông cho nhà máy kéo sợi dựa trên yêu cầu chất lượng sợi bằng mạng Nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN)”

Mục tiêu đề tài hướng tới xây dựng thành công phần mềm lựa chọn

nguyên liệu nhờ công cụ mạng ANN

X Y Z W

Chương 1

Các phương pháp lựa chọn nguyên liệu đang được sử

dụng hiện nay

1.1 Mối quan hệ giữa các tính chất của xơ và các tính chất của sợi

Quá trình sản xuất từ xơ bông đến sợi diễn ra trong quá trình dài và phức tạp được miêu tả trong giản đồ như sau :

Từ giản đồ trên cho thấy rằng chất lượng sợi sản xuất ra phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố bao gồm chất lượng nguyên liệu, tình trạng thiết bị, tính hợp

lý của các thông số công nghệ, trình độ quản lý cũng như tay nghề, ý thức của những người tham gia trong dây chuyền sản xuất, chất lượng của hệ thống

điều không thông gió… Trong đó, nguyên liệu ảnh hưởng quyết định đến chất lượng của sợi thành phẩm Tuỳ theo mục đích và yêu cầu sử dụng cuối cùng của sợi mà nhà sản xuất phải lựa chọn nguyên liệu phù hợp nhất và mang tính kinh tế nhất

Giữa các tính chất của xơ và các tính chất của sợi có quan hệ xác định, quan hệ này chỉ là gần đúng và không mang tính bất biến cho mỗi loại xơ, mỗi loại sợi, tuy nhiên nắm được quy luật chung của mối quan hệ này cũng là

- Chải kỹ

- Sợi thô

- Sợi con

- Sợi OE, các sợi mới

- Tỉ lệ tạp

- Ngoại quan

yếu tố quan trọng để chọn nguyên liệu hợp lý, phù hớp với yêu cầu chất lượng sợi

Bởi vậy, việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các tính chất xơ và tính chất sợi có vai trò hết sức quan trong trong việc xác định các phương pháp lựa chọn nguyên liệu

Xây dựng một chỉ tiêu tổng hợp, thống nhất nhằm đánh giá “ khả năng kéo sợi “ của xơ ( spinability) là vấn đề đã được nghiên cứu và bàn luận nhiều năm trên thế giới như chỉ số chất lượng xơ FQI, FDI hệ số dự báo khả năng kéo sợi SCI Khả năng kéo sợi của xơ đặc trưng bằng chi số sợi cao nhất của sợi kéo ra được từ xơ đó trong điều kiện thiết bị, công nghệ nhất định mà sợi

đạt yêu cầu về chất lượng theo tiêu chuẩn xác định Đây là đặc trưng tính về phương diện chất lượng, nếu nói về phương diện số lượng, phải tính đến chỉ tiêu tỉ lệ chế thành sợi, cho biết khối lượng sợi sản xuất ra được từ một khối lượng nguyên liệu nào đó tính theo tỉ lệ phần trăm Hai chỉ tiêu nói trên là những chỉ tiêu toàn diện đánh giá khả năng kéo sợi của xơ cả trên khía cạnh chất lượng và số lượng

Nhiều nhà khoa học cũng đã đưa ra các công thức nhằm xác định tính năng kéo sợi của bông

Ví dụ, ta có công thức xác định tính năng kéo sợi của xơ bông như sau :

BT

L

S

s= 0 , 011000. Trong đó :

Ls : chiều dài sợi lớn nhất kéo ra từ 1kg bông ( km)

Ts : độ nhỏ sợi thấp nhất ( tex)

B : tỉ lệ chế thành sợi tính ra %, xác định theo công thức

D

B= ư Ch+ 0 , 9Ct+ 0 , 5kV. D=92 đối với xơ bông trung bình chải thô

D=89 -y đối với hệ chải kỹ ( y là tỷ lệ bông rơi chải kỹ)

Ch : hàm lượng hạt trong bông(%)

Ct : hàm lượng tạp trong bông(%)

Kv: hàm lượng vỏ hạt mang xơ trong bông(%)

A : hệ số phụ thuộc khối lượng xơ và tạp chất loại ra trong bông rơi A ≈ 3,2

Trong thực tế, để có thể biết được quan hệ giữa các tính chất của xơ và chất lượng sợi, phương pháp kéo sợi thí nghiệm thường được áp dụng, tuy nhiên, không phải ở quốc gia nào, cơ sở sản xuất nào cũng có điều kiện thực hiện phương pháp này Thông thường, khoảng 100 đến 500 kg nguyên liệu

được chọn và cho kéo sợi với một chi số xác định Khi kéo sợi thử nghiệm, người ta xác định luôn tỷ lệ chế thành ở các công đoạn và chất lượng sợi như chi số sợi, độ bền, độ săn và độ không đều theo những chỉ tiêu đó Kéo sợi thử nghiệm cũng cung cấp những số liệu cả về số lượng và chất lượng sợi, từ đó nói lên khả năng kéo sợi của nguyên liệu đã chọn Để hiểu rõ hơn nữa quan hệ giữa các tính chất của nguyên liệu và các tính chất của sợi, có thể lập biểu đồ xác định khả năng kéo sợi của nguyên liệu, trong đó trục hoành là chi số, trục tung là chất lượng sợi với các chỉ tiêu : độ bền tương đối, độ không đều chi số,

độ không đều độ bền và độ đứt sợi

Khi tiến hành nghiên cứu quan hệ giữa tính chất của xơ và chất lượng sợi, một vấn đề cần lưu ý là tính chất nào của xơ có ý nghĩa quan trọng, quyết

định nhất đối với mỗi loại sợi

Bằng thống kê và thực nghiệm, cả người trồng bông và người sử dụng bông (nhà kéo sợi ) đều đã tiến hành nghiên cứu vấn đề này, trong đó dựa trên các tính chất cơ bản của xơ và do đó là quan điểm lựa chọn

Tại trung tâm nghiên cứu công nghệ nguyên liệu và dệt của Australia, các nhà nghiên cứu đã cho biết tầm quan trọng của mỗi tính chất nguyên liệu

đến tính chất mỗi loại sợi , liệt kê theo mức độ quan trọng từ trên xuống duới

theo b¶ng sau :

Sợi nồi cọc Sợi OE rotor

Sợi Air-jet ( gồm cả sợi Vortex - Murata

( Nguồn : Trung tâm Nghiên cứu công nghệ và dệt Australia [15])

Tại Trung tâm bông và cây trồng của Hy Lạp, các nghiên cứu tương tự cho kết quả như sau :

Độ dài xơ và độ đồng

đều về độ dài

Độ mảnh xơ và độ chín ( Micronaire)

( Nguồn : Trung tâm Bông và cây trồng Hy lạp [25])

Qua các thống kê trên, về cơ bản ta nhận thấy với sợi nồi cọc, các thông số về chiều dài xơ cùng độ đều chiều dài và tỉ lệ xơ ngắn là quan trong

nhất Sự thay đổi về độ dài dẫn đến hiện tượng các xơ di chuyển, nằm tự do trong cấu trúc và chúng ảnh hưởng lớn đến độ đồng đều của sợi cũng như độ bền sợi, bên cạnh đó ma sát giữa các xơ với nhau phụ thuộc vào cả độ dài trung bình nửa trên (UHML) và tỉ lệ sáp trong xơ

Với sợi OE rotor, sức căng và độ săn sợi kém hơn sợi nồi cọc, các yếu

tố này có thể được bù bằng cách sử dụng xơ có độ bền cao và độ mảnh tốt Một số tính chất khác của xơ như tỉ lệ tạp, tỉ lệ xơ ngắn, ma sát giữa các xơ với nhau cũng rất quan trọng không chỉ đối với mức chất lượng chấp nhận

được của sản xuất mà còn giảm thiểu hiện tượng đứt sợi trong quá trình kéo sợi

Với sợi sản xuất kiểu dòng khí xoáy ( air-jet), yếu tố chính tạo nên độ bền của sợi lại là hiệu ứng của quá trình các xơ quấn bao quanh sợi Dựa trên nguyên lý tạo sợi, các đặc trưng quan trọng nhất của xơ là các thông số về độ dài xơ ( UHML, độ đồng đều, tỉ lệ xơ ngắn ) và cả khả năng chống biến dạng uốn cũng như tỉ lệ tạp trong xơ

Phạm vi ảnh hưởng của các đặc trưng tính chất của xơ đến chất lượng sợi cần được quan tâm thích đáng khi lựa chọn nguyên liệu và pha trộn, căn cứ trên yêu cầu chất lượng và độ mảnh của sợi cần sản xuất Rõ ràng, với sợi chi

số rất cao, phải đặc biệt chú ý đến sự biến đổi của độ dài xơ và độ giãn, không chỉ giữa các loại bông được pha trộn mà trong cả quá trình trộn Độ dài xơ và

độ đồng đều về chiều dài đều phải được kiểm soát tốt Do chưa có các phép đo tiêu chuẩn về độ ma sát giữa các xơ với nhau, nhà sản xuất nên chọn cách an toàn hơn là giảm thiểu số chủng loại, giống bông hoặc các loại bông sinh trưởng trong điều kiện khác nhau khi pha trộn để giảm hiện tượng ma sát này

Điều này cũng dựa trên cơ sở bông thuộc các nguồn giống khác nhau, từ các vùng khác nhau có sự khác biệt đáng kể về tỉ lệ sáp và hình thái học bề mặt của bông

Các tính chất của xơ ảnh hưởng đến các thông số công nghệ cần lưu ý

như :

- quá trình chải thô

- cài đặt các thông số trong quá trình kéo dài

- tỉ lệ bông rơi chải kỹ

- độ săn trong sợi thô và sợi con

Trong khi đó, các đặc trưng chất lượng sợi quan trọng nhất cần được xác định thông thường là các đặc trưng sau :

- Chi số sợi và hệ số biến sai CV% của chi số

- Độ bền và hệ số biến sai độ bền CV%

- Độ giãn đứt và hệ số biến sai CV%

- Độ đều sợi U% và hệ số biến sai độ đều CV%

- Các khuyết tật của sợi ( điểm dày, mỏng, hạt kết)

- Độ săn và hệ số biến sai CV%

- Ngoại quan sợi

- Độ xù lông sợi

Sau đây, xét riêng biệt ảnh hưởng của từng đặc trưng tính chất của xơ

đến chất lượng của sợi trên cơ sở xét đến các thông số quan trọng đã nói ở trên

1.1.8 ảnh hưởng của các thông số độ dài xơ tới chất lượng sợi

Độ dài xơ và các đặc trưng khác về độ dài như độ đồng đều về độ dài, tỉ

lệ xơ ngắn ảnh hưởng quan trọng đến chất lượng sợi sản xuất ra

Phạm vi sợi sản xuất ra phụ thuộc chủ yếu vào độ dài xơ cho trước và sau đó là độ mảnh xơ Xơ càng dài thì có khả năng kéo ra sợi càng mảnh

Từ độ dài xơ, người ta cũng có thể xác định được độ bền lớn nhất kéo

được của sợi, đây là một chỉ tiêu quan trọng nhất cho biết chất lượng của quá

trình kéo sợi Khoảng 35 - 40% độ bền sợi bắt nguồn từ thuộc tính độ dài trung bình nửa trên (UHML) của xơ, 10-15% bắt nguồn từ độ mảnh xơ ( tối

ưu) trong khi độ bền xơ chiếm 20-25% Phần còn lại, 5% phụ thuộc cấp bông

và một tỉ lệ phần trăm rất nhỏ phụ thuộc vào các thông số khác [25]

Các nhà trồng bông, các công ty kéo sợi và cả các công ty thương mại

đều quan tâm đến ảnh hưởng của chiều dài bông đến chất lượng sợi, vì điều này có ý nghĩa quan trọng trong giao dịch Một thống kê đã được các nhà nghiên cứu của Australia thực hiện và cho kết quả trong biểu đồ thể hiện trong hình 1.1

Hình 1 1 : ảnh hưởng các tính chất của xơ tới độ bền sợi

( Nguồn : Trung tâm Nghiên cứu công nghệ và dệt Australia [15])

Tỷ lệ ảnh hưởng nói trên trong thực tế phụ thuộc vào chi số sợi, chi số càng cao ( trên Ne30), ảnh hưởng của độ dài xơ càng tăng lên nhanh chóng trong khi ảnh hưởng của độ bền xơ lại giảm đi

Theo các nghiên cứu của Trung tâm Bông và cây trồng Hy lạp [15], các yếu tố ảnh hưởng đến độ đứt sợi có hệ số tương quan 0,89 với độ dài kéo sợi 2,5%SL Điều này có nghĩa là khi độ bền xơ và độ mảnh được giữ cố định thì

độ dài 2,5%SL ảnh hưởng tới 70% sự biến đổi của độ bền sợi Cũng như vậy,

hệ số tương quan 0,71 tồn tại với chiều dài kéo sợi 50%SL ( phương pháp fibrograph) và 0,32 với tỉ lệ xơ ngắn Do đó, chúng ta có thể nhận xét rằng chính các xơ dài đã kiểm soát độ bền của sợi

Nghiên cứu này cũng được các nhà khoa học ở Trung tâm Dệt Pakistan [23] tiến hành và cho thấy chiều dài kéo sợi 2,5%SL là yếu tố đầu tiên cần lưu tâm

đến trong việc chọn nguyên liệu và cũng đề xuất phương pháp rút ngẫu nhiên

từ 100 kiện các mẫu bông để xác định 2,5%SL Hệ số tương quan rất cao cũng

đã được rút ra khi so sánh giữa 2,5%SL và độ bền sợi Giống như 2,5%SL, độ dài kéo sợi 50%SL cũng là tính chất xơ quan trọng và tiêu biểu xác định độ bền sợi với hệ số tương quan tương đương với 2,5%SL

Số vòng xoắn( vòng xoắn/inch) hay độ săn tới hạn để đạt được độ bền sợi cao nhất cũng phụ thuộc vào độ dài xơ Trên thực tế, nghiên cứu cho thấy tồn tại một độ săn tối ưu căn cứ trên chi số sợi và độ dài xơ Hệ số săn sợi cũng được xác định dựa trên độ dài trung bình nửa trên (UHML) và mục đích

sử dụng cuối cùng của sợi tạo ra

Ngoại trừ các xơ dài, tỉ lệ phần trăm các xơ ngắn ( nhỏ hơn 12,7mm) trong bông cũng là một yếu tố rất quan trọng Số xơ ngắn trong bông phụ thuộc vào giống bông và cả phương pháp thu hoạch và quá trình cán bông trong khi một số lượng xơ ngắn cũng hình thành trong quá trình kéo sợi Tỷ lệ

phần trăm xơ ngắn cũng là tính chất quan trọng trong giao dịch thương mại xơ bông trong những năm gần đây, liên quan đến tối ưu hoá cấp bông

ảnh hưởng của xơ ngắn đến khả năng kéo sợi có thể kể ra như sau :

- Làm tăng tỉ lệ xơ phế

- ảnh hưởng đến xơ bay và sự tích tụ xơ trong xưởng kéo sợi

- Là nguyên nhân chủ yếu gây nên điểm mỏng, điểm dày trong sợi

- Tăng tỉ lệ đứt sợi ( thể hiện trong hình 1.2)

- ảnh hưởng đến độ xù lông sợi và hệ số biến sai độ xù lông

- ảnh hưởng đến độ không đều sợi

- Làm giảm độ bền sợi do không tạo đủ độ săn

Hình 1-2 : ảnh hưởng của tỉ lệ xơ ngắn đến độ đứt sợi ( xơ ngắn hơn 3/8 inch)

length ) là một tính chất có ích để cài đặt các thông số tối ưu cho bộ kéo dài Các công ty sản xuất máy kéo sợi cũng đưa ra các thông số công nghệ cho trước để thực hiện cài đặt máy tối ưu dựa trên biểu đồ độ dài và đặc biệt là độ dài hiệu quả

Sản lượng của quá trình chải thô cũng phụ thuộc chủ yếu vào chiều dài xơ trong khi cài đặt thông số máy chải thô còn căn cứ cả trên độ mảnh xơ Trong quá trình chải kỹ, các thông số chạy máy cơ học cũng được điều chỉnh theo tỉ lệ xơ ngắn và độ dài lớn nhất

Bên cạnh ảnh hưởng có lợi của độ dài xơ đến chất lượng sợi, bông có độ dài lớn hơn cũng giảm được sự hình thành hạt kết trong các quá trình kéo sợi Các khuyết tật của sợi đo được trên máy kiểm tra chất lượng sợi USTER nhìn chung cũng có tương quan lớn với độ dài xơ

1.1.9 ảnh hưởng của độ mảnh xơ tới chất lượng sợi

Khi xác định giá trị, tầm quan trọng của vật liệu đến kéo sợi, độ dài xơ thường được nhắc đến như một tiêu chuẩn thì độ mảnh xơ trong nhiều mục

đích lại được coi tương đương hoặc đôi khi quan trọng hơn Khi kéo cùng một chi số sợi , xơ bông dài thể hiện rõ khuynh hướng làm tăng bền cho sợi và khi kéo sợi có cùng độ bền, xơ bông dài cũng kéo được sợi có chi số cao hơn so với xơ bông ngắn không chỉ bắt nguồn đơn thuần từ độ dài xơ Các xơ bông dài nhìn chung có chu vi nhỏ hơn, về cơ bản thường mảnh hơn và cũng có xu hướng bền hơn

Độ mảnh xơ cũng là đặc trưng quan trọng liên quan đến khả năng kéo sợi và chi số sợi cũng như độ bền Trong giao dịch thương mại, độ dài xơ, độ mảnh xơ cùng với độ bền tạo nên giá trị thương mại của xơ

Độ bền và độ đồng đều của sợi phần lớn dựa trên số xơ trung bình có trong mặt cắt ngang của sợi Đo độ mảnh xơ hiện nay đều thực hiện trên các thiết bị hiện đại dựa trên nguyên lý dòng khí thổi như Micronaire Với chi số

sợi cho trước, xơ càng mảnh, độ bền và độ đều càng cao, tương tự với ngoại quan sợi và độ bóng của sợi Số lượng xơ nhỏ nhất có trong mặt cắt ngang của sợi để tạo nên đặc tính yêu cầu và với chiều dài xơ bông trung bình là 80 xơ trên một mặt cắt ngang đối với sợi nồi cọc và 110 xơ đối với sợi OE [23]

Độ mảnh xơ cũng là yếu tố quan trọng để xác định độ mảnh sợi nhỏ nhất có thể sản xuất được trước khi các yếu tố bất thường trong kéo sợi tăng lên lớn đến mức cả độ bền xơ có thể chấp nhận được lẫn tỉ lệ đứt sợi hợp lý

đều không thể giữ nguyên Độ mảnh của xơ ảnh hưởng đến độ bóng của cả sợi

và vải lẫn ánh màu của vải nhuộm Tỉ lệ thuốc nhuộm ngấm vào xơ mảnh nhiều hơn xơ thô và do đó, thời gian yêu cầu để tận trích hết thuốc nhuộm trong mẻ nhuộm ngắn hơn đối với sợi, vải sản xuất từ xơ mảnh

Độ mảnh cũng ảnh hưởng đến độ bền sợi, độ đều và các đặc trưng của quá trình kéo dài Tuy nhiên, khi kéo sợi mảnh từ các xơ mảnh, tỉ lệ hạt kết tạo ra sẽ thường xuyên hơn và nghiêm trọng hơn, đây là một yếu tố công nghệ cần lưu ý

Nhìn chung, độ mảnh xơ ảnh hưởng đến độ bóng, độ liên kết của xơ, độ bền xơ, độ đồng đều , độ bền, ánh màu và quá trình hình thành hạt kết trong

sợi

1.1.10 ảnh hưởng của độ chín xơ tới chất lượng sợi

Độ chín xơ được xác định dựa trên mức độ phát triển của thành xenlulô trong bông đối với chu vi của bông Theo nghiên cứu cho trước, thông thường

bề dày của thành xenlulô trong xơ bông chín chiếm khoảng 1/4 đến 1/3 đường kính của tế bào Độ chín của xơ chịu ảnh hưởng của điều kiện khí hậu, côn trùng, sự tấn công của sâu bọ cản trở đến sự bồi xenlulô trong xơ và nếu ít quá, có thể coi là xơ dẹt, xơ chết

Độ chín xơ không có ảnh hưởng quan trọng đến độ bền sợi nhưng có

ảnh hưởng lớn đến quá trình kéo sợi và các tính chất khác của sợi và vải

Độ chín ảnh hưởng đến hiệu suất quá trình xử lý bông với nhiều cách khác nhau và có thể kết luận rằng, các xơ chưa chín ảnh hưởng bất lợi đến quá trình sản xuất sợi và cả chất lượng sợi

Các xơ chưa chín gây ảnh hưởng đến các yếu tố sau :

- Có thể gây nên hạt kết trong màng xơ chải thô và do vậy cũng ảnh hưởng đến các khuyết tật sau này của sợi, vải

- Cản trở hiệu suất của quá trình kéo dài

- Làm cho quá trình làm sạch khó khăn hơn và tăng tỉ lệ thất thoát các xơ tốt khi loại tạp

- Dẫn đến độ kém đồng đều của sợi và ngoại quan sợi không đẹp

- Xơ dễ gẫy đứt, làm ảnh hưởng đến tỉ lệ xơ ngắn, độ bền sợi và hiệu suất của quá trình sản xuất

- Các xơ chưa chín khi nhuộm sẽ bắt màu kém hơn, do đó sẽ có ánh màu sáng hơn các xơ đã chín

- Là yếu tố chính làm cho màu sắc không đồng đều

Chỉ cần 10% khác biệt về trọng lượng/cm đã gây ảnh hưởng đánh kể, gây nên sự sai khác về ánh màu khi nhuộm Các yếu tố khác như bản chất thuốc nhuộm, màu và cấu trúc vải có thể tăng lên hoặc giảm đi sự khác biệt này Xơ bông chín cũng bóng hơn so với xơ bông chưa chín [23]

Độ chín xơ bông có thể được đo trực tiếp từ máy USTER AFIS, hoặc bằng phương pháp thông thường với kính hiển vi Hệ số độ chín khoảng 0,85

và cao hơn là tốt, khoảng 0,75 là trung bình và 0,65 là kém

Giá trị Micronaire ảnh hưởng cả bởi độ mảnh và độ chín và hoàn toàn kiểm soát khả năng nhuộm và sự thay đổi ánh màu Giá trị Mirconaire sai khác 0,5 trong pha trộn hàng ngày hoặc hàng tuần có thể dẫn đến sự thay đổi rất lớn về ánh màu của sản phẩm cuối cùng Khoảng giá trị Micronaire của các loại bông riêng biệt phải rất hẹp ( nhỏ hơn 0,5 để đảm bảo hiệu quả trộn)

1.1.11 ảnh hưởng của độ bền xơ tới chất lượng sợi

Độ bền xơ có ảnh hưởng trực tiếp đến độ bền của sợi, tuy nhiên vấn đề này vẫn còn rất nhiều điều chưa chắn chắn cần được nghiên cứu phát triển thêm để xác định sự tương quan giữa độ bền xơ với độ bền của các sản phẩm trung gian và sản phẩm cuối cùng

Hình 1 3 Quan hệ giữa độ bền của xơ và độ bền sợi

( nghiên cứu với 4 loại bông Australia khác nhau )

( Nguồn : Trung tâm Nghiên cứu công nghệ và dệt Australia [15])

Xơ bền tạo nên sợi bền, đặc biệt với sợi chi số thô trong khi đo ở xơ mảnh các tính chất này là ngược lại , xơ dài và mảnh nhưng yếu hơn vẫn có thể cho sợi bền hơn

Độ bền của xơ ảnh hưởng không lớn tới quá trình kéo sợi, trong thực tế

số vòng xoắn và tốc độ quá trình sản xuất ảnh hưởng lớn đến độ đứt sợi hơn

độ bền xơ

Độ bền xơ ảnh hưởng quan trọng đến sợi rotor tới mức thông thường sợi rotor kém bền hơn từ 15 đến 20% so với sợi nồi cọc khi sản xuất từ cùng một loại bông với cùng một chi số Do đó, sản xuất sợi rotor cần xơ bông có độ bền lớn hơn Tuy nhiên, độ bền giảm đi khi chi số sợi tăng lên, vì hầu hết các xơ được định hướng rõ rệt theo trật tự nhất định trên sợi nồi cọc

Hiện tại, hầu hết áp dụng độ bền xơ đo được trên thiết bị HVI , mặc dù phải đặt khoảng cách 1/8 inch thì mới có tương quan tốt hơn với độ bền sợi

Điều này ứng dụng nhiều hơn với sợi chải thô, còn sợi chải kỹ thì khoảng cách kẹp 0 lại cho hệ số tương quan tốt hơn

Cần lưu ý, độ bền xơ và độ bền sợi đều bị ảnh hưởng bởi độ ẩm tương đối Khi tăng độ ẩm tương đối lên 60%, độ bền lớn nhất của xơ và sợi đều có thể

đạt được

1.1.12 ảnh hưởng của độ gi∙n xơ tới chất lượng sợi

Độ giãn xơ có mối tương quan mật thiết tới độ giãn của sợi, chi số sợi

và số vòng xoắn Độ giãn xơ ảnh hưởng tới độ giãn của vải trong bất kỳ quá trình xử lý hoàn tất nào, sự thay đổi về cấu tạo hoá học, cấu trúc xơ xảy ra trong suốt quá trình xử lý hoàn tất làm ảnh hưởng đến mối quan hệ này

ảnh hưởng của độ giãn xơ thể hiện rõ ràng hơn trong quá trình xử lý từ xơ đến sợi Với xơ bông độ dài trung bình, giá trị độ giãn cao làm giảm thời gian dừng máy và cho phép kéo dài với bội số lớn hơn và hiệu suất cao hơn, ngay cả khi sản xuất sợi mảnh hơn hoặc sợi có độ săn thấp Nhìn chung, khi

độ giãn xơ tăng khoảng 6% đến 10% thì tốc độ có thể tăng 1000 vòng/phút

mà không thay đổi thời gian dừng máy[23]

Có thể kết luận, tăng độ giãn của xơ thì độ bền sợi tăng lên ( sợi đơn ) và độ giãn sợi cũng tăng theo

1.1.13 ảnh hưởng của cấp bông tới chất lượng sợi

Cấp bông bắt nguồn từ chính chất lượng bông dạng nguyên liệu thô và căn cứ vào các yếu tố : màu sắc, sự chuẩn bị và các yếu tố ngoại lai ( hay tỷ lệ tạp) Mỗi cấp ảnh hưởng khác biệt tới chất lượng kéo sợi và chất lượng sợi

Theo phân cấp của Mỹ, màu sắc và đặc biệt là độ phản quang Rd và độ nhiễm màu ( ngả vàng) +b được đo bằng thiết bị đo màu sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến màu sắc sợi Sự thay đổi màu sắc, đặc biệt là độ phản quang trong

pha trộn hàng ngày, hàng tuần có thể gây nên lỗi, làm cho các sản phẩm có hai màu riêng biệt Kiểm soát chặt chẽ phạm vi màu sắc của mỗi loại bông riêng biệt trong pha trộn là biện pháp có thể giảm thiểu hiện tượng này Độ phản quang sai khác 1 độ và độ ngả vàng sai khác 0,5 trong pha trộn cần

điều chỉnh để tránh hiện tượng gây nên sự biến đổi ánh màu trước khi nhuộm

Tỉ lệ tạp trong bông có thể giúp ước lượng tỉ lệ xơ tốt bị loại ra hoặc các vật liệu không thể kéo sợi được trong bông như tạp, bụi, vi bụi Mỗi loại cũng như toàn bộ các loại tạp trên dẫn đến các vấn đề trong quá trình sản xuất, sản lượng và môi trường làm việc và tất nhiên là chất lượng sợi, do nó ảnh hưởng trực tiếp đến tỉ lệ hạt kết và ngoại quan của sợi

1.1.14 Kết luận về mối quan hệ giữa các đặc trưng tính chất của xơ và đặc

trưng tính chất của sợi

Một cách chung nhất, căn cứ trên các nghiên cứu đã được tiến hành tại nhiều nơi trên thế giới, ta có thể đưa ra các nhận định cơ bản về mối quan hệ giữa các tính chất của xơ và tính chất của sợi, mặc dù còn rất nhiều vấn đề cần

được phát triển, nhiều dữ liệu có liên quan cần quan tâm , khám phá

Có thể đánh giá các đặc trưng tính chất nổi bật của sợi chịu ảnh hưởng bởi các đặc trưng tính chất của xơ như sau :

- Độ bền sợi: Dù sản xuất từ loại bông nào thì độ bền sợi cũng được coi như là kết quả tổng hợp, cân bằng của các yếu tố : độ bền xơ, độ liên kết xơ, độ mảnh xơ, hệ số ma sát xơ

+ Với sợi nồi cọc : độ bền sợi căn cứ chủ yếu trên độ bền xơ, độ dài, micronaire ( độ mảnh) , độ giãn, tỉ lệ xơ ngắn và hoặc tỉ số độ đều theo độ dài xơ (UR)

+ Với sợi OE: độ bền sợi căn cứ chủ yếu trên độ bền xơ, giá trị micronaire và độ dài UHML

- Các lực ma sát: Các lực này giữ các xơ thay đổi từ 0 cho đến giá trị

lớn nhất giữa các xơ và là tổng hợp của các lực liêt kết từ đầu cuối xơ đến điểm này, do đó xơ càng dài thì các lực ma sát càng lớn

- Hệ số độ săn: Với độ bền sợi tới hạn , hệ số này phụ thuộc vào chiều dài xơ, độ mảnh xơ và hệ số ma sát

- Độ đồng đều và độ đều xơ: Cả sợi nồi cọc và OE, các thông số này

đều liên quan đến chiều dài xơ, độ mảnh xơ, độ bền và tỉ lệ xơ ngắn

- Điểm dày: Trong cả hai hệ kéo sợi nói trên, đặc trưng này đều chịu

ảnh hưởng của UHML và các loại tạp trong xơ

- Điểm mỏng: Đặc trưng này cũng chịu ảnh hưởng của độ dài UHML,

tỉ lệ xơ ngắn đối với sợi nồi cọc và độ dài UHML, micronaire đối với sợi OE

- Chất lượng quá trình kéo sợi: Xác định chủ yếu từ chiều dài xơ, micronaire ( độ chín) và độ giãn

- Hạt kết: Trong cả hai trường hợp đều chịu ảnh hưởng của độ dài UHML, micronaire( độ mảnh và độ chín), độ dài trung bình

- Lượng xơ hồi : chịu ảnh hưởng của cấp bông và tỉ lệ xơ ngắn

Để tham khảo, luận văn giới thiệu bảng thống kê các tính chất của xơ cần có đối với hai hệ kéo sợi nồi cọc và OE đã được các nhà nghiên cứu, các cơ sở sản xuất nguyên liệu và nhà sản xuất thiết bị kéo sợi đề ra như sau :

( Nguồn : Trung tâm Bông và cây trồng Hy lạp [25])

Như vậy, các phân tích nói trên cho chúng ta một cái nhìn tổng quát về những khả năng và hạn chế của và vai trò của các tính chất đặc trưng của xơ với kéo sợi nồi cọc và kéo sợi OE Đây là yếu tố cần xem xét đến khi lựa chọn

và pha trộn nguyên liệu với mục đích cuối cùng là sản xuất ra sợi có chất lượng tối ưu và giá cả thấp nhất

1.2 Các phương pháp lựa chọn nguyên liệu

1.2.1 Phương pháp kinh nghiệm:

1.2.2 Các phương pháp dự báo

Kết luận : Như vậy, chất lượng xơ và các thông số công nghệ có ảnh

hưởng lớn đến chất lượng sợi và có mối quan hệ xác định giữa các đặc trưng tính chất, thông số công nghệ và chất lượng sợi Nghiên cứu mối quan hệ này

để dự báo chất lượng nhằm sản xuất sợi tối ưu theo yêu cầu là vấn đề thiết thực của các cơ sở nghiên cứu và sản xuất trên thế giới và ở Việt Nam

1.3 Xu hướng ứng dụng tin học, lý thuyết hệ thống và mạng trí tuệ

nhân tạo trên thế giới trong các vấn đề dự báo

Trong thời đại ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, công nghệ mạng và các lý thuyết hệ thống, lý thuyết về mô hình hoá và mô phỏng, nhiều ngành kỹ thuật và các ngành xã hội trên thế giới đã ứng dụng các tiến bộ khoa học này trong quá trình sản xuất, trong dự báo các quá trình công nghệ và đặc biệt là quản lý chất lượng sản phẩm để tạo ra sản phẩm mới ngày một tốt hơn, ưu việt hơn và tiết kiệm nhân công hơn

Vấn đề này ngày càng trở nên quan trọng vì hiện nay, con người bắt đầu xây dựng các công trình lớn, các sản phẩm thông minh mà trước và trong khi

sản xuất, chúng ta cũng chưa lường hết các tác động, ảnh hưởng thực tế của

Trong công nghiệp, mô hình hoá các quá trình sản xuất, chạy thử và nghiệm thu trên máy tính cũng đã được xây dựng và phát triển Đây là một công cụ rất hữu hiệu không chỉ giúp con người dự báo được các quá trình sản xuất, quản lý chất lượng và có thể chỉnh sửa theo mong muốn mà còn tiết kiệm được chi phí, nhân công và tránh hao tổn nguyên vật liệu, vốn ngày càng trở nên khan hiếm hiện nay Có thể kể ra đây một số ví dụ tiêu biểu như :

- Trong công nghiệp sản xuất ô tô, người ta đã mô hình hoá sản phẩm ô tô với các thông số kỹ thuật, công nghệ đầu vào gần tương đương với ô tô thực, sau đó chạy các mô hình để dự báo các ảnh hưởng khi cho xe chạy với tốc độ quá cao, trong điều kiện bảo dưỡng máy không tốt, trong điều kiện thiếu nguyên liệu và đặc biệt là cho chạy mô hình các tai nạn có thể xảy ra, từ

đó xem xét lại các vấn đề về nguyên vật liệu chế tạo, thiết kế và độ an toàn của sản phẩm

- Trong công nghiệp chế tạo vật liệu, luyện kim, người ta không chỉ mô hình hoá các quá trình công nghệ mà cả các sản phẩm tạo ra, tính toán các tính chất cơ lý trên mô hình để kết luận vật liệu và kết cấu đó có thể đưa ra thực tiễn được không

Ngày nay, sử dụng các công nghệ hiện đại kể trên không chỉ có các ngành công nghiệp lớn, quan trọng mà còn xuất hiện trong các ngành công

nghiệp nhẹ, trong các vấn đề của sản xuất và đời sống Ngành dệt may cũng không nằm ngoài xu thế này, hơn nữa vấn đề nâng cao chất lượng sản phẩm

đang là đòi hỏi cấp thiết của ngành hiện nay Một yếu tố quan trọng khác, tuy

là một công nghệ truyền thống nhưng các quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng trong ngành dệt may lại bao gồm rất nhiều các thông số kỹ thuật, thông

số công nghệ phức tạp mà con người không thể tính toán trước được hết các

ảnh hưởng của nó khi sử dụng các hệ thống dự báo thông thường Đây cũng là vấn đề có ý nghĩa kinh tế quan trọng vì nguyên liệu vốn chiếm tỉ trọng lớn trong giá cả các sản phẩm dệt may, trong khi sử dụng các hệ thống dự báo, chúng ta có thể tiết kiệm nguyên liệu được rất lớn và kiểm soát chất lượng chặt chẽ hơn

1.4 ứng dụng mạng trí tuệ nhân tạo ( ANN ) trong ngành dệt may

1.4.1 Lý thuyết mạng nơron nhõn tạo

J Giới thiệu chung về mạng nơron nhõn tạo

7 Lịch sử phỏt triển mạng nơron nhõn tạo

Thời đại ngày nay là thời đại toàn cầu hoỏ trong mọi lĩnh vực, trớ tuệ loài người phỏt triển và đúng gúp rất lớn vào quỏ trỡnh thay đổi bộ mặt hành tinh Ở cỏc nước hàng đầu trờn thế giới, thuật ngữ nền kinh tế nụng nghiệp, cụng nghiệp phỏt triển được thay bằng nền kinh tế tri thức Con người đó làm nờn cỏc kỳ tớch bằng sức lao động và sức sỏng tạo của bộ nóo thần diệu Qua nghiờn cứu cấu trỳc của bộ nóo con người, cỏc nhà khoa học ước tớnh bộ nóo con người cú trung bỡnh 15 tỷ nơron, mỗi nơron nhận thụng tin từ khoảng 10 nghỡn dõy thần kinh Bộ nóo con người với cấu trỳc phức tạp chớnh là sản phẩm sinh học hoàn thiện nhất của tự nhiờn Giới hạn về khả năng tớnh toỏn, suy nghĩ, liờn tưởng, ghi nhớ, điều khiển và học… của bộ nóo vẫn là vấn đề đặt ra cho khoa học Phỏt hiện quan trọng nhất trong cỏc nghiờn cứu của bộ nóo là cỏc liờn kết khớp thần kinh khỏ mềm dẻo, cú thể biến động và chỉnh

đổi theo thời gian tuỷ thuộc vào các dạng kích thích Hơn nữa, các nơron có thể sản sinh các liên kết mới với các nơron khác Đôi khi, lưới các nơron có thể di trú từ vùng này sang vùng khác trong bộ não Các nhà khoa học cho rằng đây chính là cơ sở quan trọng để giải thích cơ chế học của bộ não con người

Các nhà toán học đã nghiên cứu mô phỏng bộ não con người dưới dạng toán học và cho ra đời mô hình mạng nơron Mạng nơron nhân tạo là một bộ phận của ngành khoa học trí tuệ nhân tạo, có cấu trúc giống như bộ não con người (bao gồm rất nhiều nơron nối với nhau), nó có khả năng học và tái tạo lại những gì đã được dạy Quá trình nghiên cứu và phát triển mạng nơron được chia thành 4 giai đoạn như sau:

• Giai đoạn 1: giai đoạn này có một số nghiên cứu mở đầu rất quan trọng như : nghiên cứu về tâm lí học với sự liên kết các nơron thần kinh của William năm 1890, các nghiên cứu về việc mô hình hoá các nơron như một thiết bị ngưỡng để thực hiện các phép tính lôgic của Mc Culloch và Pitt năm 1940 và nghiên cứu về mối liên quan giữa nguyên lí phản hồi

và chức năng bộ não của Wiener

• Giai đoạn 2: vào những năm 1960 đã ra đời một số mô hình nơron hoàn hảo hơn như mô hình Perceptron của Rosenblatt, Adaline của Widrow,

nghị toàn cầu chuyên ngành nơron IJCNN (International Joint Conference on Neural Networks)

8 Cơ sở để xây dựng mạng nơron nhân tạo

Mạng nơron nhân tạo được xây dựng trên cơ sở các lĩnh vực khoa học khác nhau, bao gồm: sinh học, sinh lý học, toán học và tin học

• Cơ sở sinh học: hầu hết các nơron nhân tạo đều có cấu trúc dựa trên các

mô hình nơron sinh vật Các nhà sinh học nơron chọn phương pháp nghiên cứu đặc tính đáp ứng nơron với các xung kích thích từ thấp đến cao, từ một đơn thể đến một mạng nhiều lớp, từ các khu thần kinh trung ương đến cơ cấu thần kinh chấp hành

• Cơ sở sinh lý học: rất nhiều các thuật học được bắt nguồn từ những nghiên cứu về sinh lý học về cách nhận thức, các hành vi của não từ cao xuống thấp đang dần được hoàn thiện từ mức vi mô cho đến mức vĩ

9 Các khái niệm chung

Mạng nơron nhân tạo (artifical neural network) là một cấu trúc mạng được hình thành nên bởi một số các thành phần là các nơron nhân tạo liên kết với nhau Mỗi nơron có đặc tính đầu vào và đầu ra (I/O) và thực hiện một chức năng tính toán cục bộ Đầu ra của một nơron được xác định bởi đặc tính

I/O của nó, bởi các liên kết của nó tới các thành phần khác và cũng có thể bởi các nơron khác

Chức năng tổng thể của một mạng nơron được xác định dựa trên nhiều yếu tố:

• Mô hình (topology) của mạng

• Đặc tính của mỗi nơron

• Chiến lược học của mạng

• Dữ liệu học

Với việc mô phỏng các hệ thống sinh học, các cấu trúc tính toán mạng nơron có thể giải quyết được các bài toán có các đặc tính như: không gian bài toán có số chiều lớn, độ phức tạp cao, không xác định Các lớp bài toán thường ứng dụng mạng nơron như: các bài toán xếp loại, các bài toán lập lịch, các bài toán tìm kiếm, các bài toán nhận dạng mẫu, đối tượng, các bài toán với dữ liệu sai sót, dữ liệu thiếu, dữ liệu mâu thuẫn, dữ liệu mờ, dữ liệu xác suất

Một mạng nơron có thể được coi như một hộp đen, nhận một loạt các

dữ liệu đầu vào (inputs) và đưa ra một hay một số đầu ra (outputs) Ví dụ: đầu vào là dữ liệu bệnh án của một bệnh nhân, đầu ra là dự báo các căn bệnh mà người đó có thể mắc phải

Một cách tổng quát, mạng nơron là một kiến trúc xử lý song song thông tin phân tán, mang các đặc tính sau:

• Là một mô hình toán học dựa trên bản chất của các nơron

• Bao gồm một số lượng lớn các thành phần xử lý liên kết với nhau

• Các liên kết (thể hiện qua các trọng số) lưu giữ tri thức

• Một nơron có thể tự động đáp ứng các kích thích đưa vào, và đáp ứng

đó hoàn toàn phụ thuộc vào thông tin cục bộ của nơron đó Các tín hiệu

đầu vào đưa đến các nơron thông qua tác động vào các liên kết và các trọng số liên kết

• Mạng nơron có khả năng học, nhớ lại và khái quát hoá từ tập các dữ liệu học, thông qua việc gán và điều chỉnh các trọng số liên kết

• Phương cách tổ chức theo kiểu tập hợp mang lại cho mạng nơron khả năng tính toán rất lớn, trong đó không có nơron nào mang thông tin riêng biệt (đây là đặc tính thể hiện sự phân tán)

10 Những bài toán thích hợp cho mạng nơron

Mạng nơron sẽ biến đổi một đầu vào m biến thành một đầu ra n biến, các biến này có thể là các số thực được chọn trong khoảng 0 tới 1 hay -1 tới 1, các giá trị nhị phân (0 hay 1) hay các giá trị lưỡng cực (-1 và +1) Số lượng các biến đầu vào và các biến đầu ra chỉ bị hạn chế bởi khả năng của phần cứng và thời gian tính toán, thường chọn số lượng biến đầu ra nhỏ hơn biến đầu vào

Có 4 loại lớp bài toán thường được áp dụng cho mạng nơron:

• Liên kết, kết hợp – association: có 2 loại:

i Auto-association cho phép hệ thống có thể tái cấu trúc lại chính xác mẫu cần thiết, khi đó mẫu đưa vào không hoàn chỉnh hoặc bị hư hỏng

ii Hetero-association cho phép hệ thống thiết lập một liên kết một-một giữa hai mẫu của hai tập mẫu

• Phân lớp – classification: thực hiện phân các đối tượng nhận được vào các lớp tương ứng dựa trên các thuộc tính phân loại của lớp đó Thường thì các mạng nơron được áp dụng cho các bài toán phân lớp một mức hoặc hai mức Khi áp dụng mạng nơron, chỉ một phần trong số các đối

tượng được sử dụng cho quá trình học, sau đó, hệ thống có thể dự đoán được một đối tượng đưa vào sẽ thuộc vào lớp nào Quá trình phân lớp

có thể được thực hiện theo cách có giám sát (supervised) hoặc không có giám sát (unsupervised) Theo cách học có giám sát, hệ thống bắt buộc phải gán một đối tượng tới một lớp nhất định Còn theo cách học không

có giám sát, các lớp này được tạo nên một cách phát sinh, không cần tới các thông tin cho trước

• Biến đổi – transformation: thực hiện việc biến đổi (ánh xạ) một không gian đa biến hành một không gian khác

• Lập mô hình – modeling: đây là một trong số các ứng dụng hay dùng nhất trong khoa học, kỹ thuật Phương pháp này thực hiện việc tìm kiếm một mô hình (thủ tục, hàm phân tích), thực hiện việc biến đổi một đầu vào m biến thành một giá trị n biến nhất định ở đầu ra Các kỹ thuật cho việc xây dựng mô hình cần sử dụng đến các hàm toán học Trong một thủ tục nội suy, các tham số của hàm toán học này được xác định dựa trên mối quan hệ của dữ liệu thực nghiệm (input) và dữ liệu được tính toán (output) Ưu điểm của mô hình dựa trên mạng nơron ở chỗ nó không cần biết hàm toán học, tính phi tuyến của phép biến đổi với mỗi đơn vị (unit) và một số lượng đủ lớn các tham số (trọng số) thay đổi, đã đảm bảo cho mạng nơron có thể phù hợp với mọi mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra

11 Các lĩnh vực ứng dụng mạng nơron

Có rất nhiều lĩnh vực có ứng dụng mạng nơron và trong tương lai chắc chắn sẽ còn có nhiều lĩnh vực nữa sẽ ứng dụng mạng nơron Ta có thể kể ra một số lĩnh vực đã ứng dụng mạng nơron sau:

• Xử lý ảnh và hình ảnh máy tính

• Vấn đề lập kế hoạch, điều khiển và tìm kiếm

• Trí tuệ nhân tạo

• Các hệ thống năng lượng

12 Các ưu điểm và nhược điểm của mạng nơron

Bất cứ một kỹ thuật nào cho dù tối ưu đến đâu thì bên cạnh những ưu điểm vẫn luôn tồn tại những nhược điểm cần phải khắc phục Sau đây, ta có thể liệt kê một số ưu điểm và nhược điểm nổi bật nhất của mạng nơron

Ưu điểm:

• Khả năng to lớn, vốn có để xử lý song song

• Có khả năng dung sai

• Có thể được thiết kế để có tính thích nghi

• Không đòi hỏi nhiều các đặc trưng mở rộng của bài toán (chủ yếu dựa trên tập học)

Nhược điểm:

• Không có các quy tắc và các hướng dẫn thiết kế một cách rõ rằng đối với một ứng dụng nhất định

• Không có cách tổng quát để đánh giá hoạt động bên trong của mạng

• Việc học đối với mạng có thể khó (hoặc không thể) thực hiện

• Khó có thể dự đoán trước được hiệu quả của mạng trong tương lai (khả năng tổng quát hoá)

II Cấu trúc và hoạt động của mạng nơron

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, một nơron được thiết kế để bắt chước chức năng của các tế bào thần kinh của tổ chức sinh vật sống Vì vậy, trước khi đi vào nghiên cứu cấu trúc và hoạt động của mạng nơron, ta sẽ xem xét cấu trúc và hoạt động của một nơron sinh học

4 Nơron sinh học

Các nghiên cứu sinh học về bộ não chỉ ra rằng, các tế bào thần kinh (nơron) là đơn vị cơ sở đảm nhiệm những chức năng xử lý nhất định trong hệ thần kinh, bao gồm não, tuỷ sống và các dây thần kinh Hệ thống thần kinh của con người bao gồm khoảng 1011 đến 1012 nơron và mỗi nơron có thể liên kết với 104 nơron khác qua các khớp nối Hầu hết các nơron của hệ thần kinh trung ương có rất nhiều nhánh để thu thập và xử lý tín hiệu Một số loại điển hình có dạng hình tháp ở các bộ phận đại não, dạng tổ ong ở tiểu não, dạng rễ cây ở cột sống

Tuy các tế bào thần kinh khác nhau về mức độ lan toả, về kích thước và

về khả năng thu phát tín hiệu, nhưng chúng có cấu trúc và nguyên lý hoạt động chung Một tế bào nơron chuẩn bao gồm 4 phần cơ bản sau: thân, nhánh, sợi trục và khớp thần kinh

• Thân tế bào (phần sinh dương hay soma) chứa nhân tế bào và cơ quan tổng hợp protêin

• Nhánh còn gọi là xúc tua (dendrite) là hệ thống dạng cây các dây thần kinh vào với nhánh và chi nhánh tua tủa là bộ phận nhận thông tin Các xúc tua nhận các tín hiệu và gửi chúng tới thân tế bào Một nơron gồm rất nhiều các xúc tua, được phân nhánh và trải rộng trên một bề mặt cỡ 0.25mm2

• Sợi trục thần kinh (sợi trục axon) là phương tiện truyền dẫn tín hiệu tới các nơron khác hoặc tới các tế bào cơ bắp

• Khớp thần kinh (gọi là synapse) là bộ phận có cấu trúc màng đặc biệt

để tiếp nhận các tín hiệu Các khớp thần kinh này liên lạc với các xúc tua hoặc thân của các tế bào khác Một nơron vận động có hàng nghìn các khớp thần kinh, chiếm tới 40% bề mặt của một nơron

Hoạt động của nơron sinh vật có thể mô tả tóm tắt như sau: Mỗi nơron nhận tín hiệu vào từ các tế bào thần kinh khác Các tín hiệu truyền trong các dây thần kinh vào và dây thần kinh ra của các nơron là tín hiệu điện và được thực hiện thông qua các quá trình phản ứng và giải phóng các chất hữu cơ Các chất này được phát ra từ khớp nối dẫn tới các dây thần kinh vào sẽ làm tăng hay giảm điện thế của nhân tế bào Khi điện thế này đạt tới một ngưỡng nào đó, sẽ tạo ra tín hiệu ra - một xung điện được truyền theo trục dây thần kinh ra, qua các nhánh rẽ khi chạm tới các khớp nối với các nơron khác sẽ giải phóng các chất truyền điện Khớp nối được chia làm hai loại: khớp nối kích thích (excitatory) kích thế năng tác động và khớp nối ức chế (inhibitory) làm thế năng tác động giảm đi Mỗi nơron có thể nhận hàng vạn tín hiệu và có thể gửi tín hiệu tới hàng vạn các nơron khác Các nơron liên kết với nhau thành mạng Các nơron rất đơn giản trong cơ chế làm việc, nhưng mạng các nơron liên kết với nhau lại có khả năng tính toán, suy nghĩ, ghi nhớ, điều khiển

Quá trình truyền các tín hiệu là quá trình dẫn điện, dựa trên việc truyền các ions Tuy nhiên các tín hiệu lại được truyền qua các khớp thần kinh theo

cơ chế hoá học Các tín hiệu điện tích trong sợi trục thần kinh (axon) phát ra một chất hoá học, neurotransmitter, được lưu lại tại các túi nằm ở màng trước khớp thần kinh Neurotransmitter này khuếch tán qua khe hở (chỗ gián đoạn) khớp thần kinh, và qua màng sau khớp thần kinh, để đi tới các xúc tua của các nơron khác Do màng sau của khớp thần kinh không thể giải phóng ra neurotransmitter nên các khớp thần kinh chỉ chó thể truyền tín hiệu theo một chiều, và vì vậy nó đóng vai trò như một cổng chắn Đây là điều kiện tiên quyết cho quá trình truyền thông tin

Ngoài ra, các nơron có thể thay đổi quá trình truyền các tín hiệu tại các khớp thần kinh (synapse) Cường độ tín hiệu sinh ra tà các nơron (tần số phát tín hiệu) có thể thay đổi, tuỳ thuộc vào mức độ kích thích Sự giống nhau giữa các tín hiệu cho thấy hoạt động của bộ não không phụ thuộc nhiều vào vai trò của từng nơron, mà phụ thuộc vào sự cộng tác của toàn bộ các nơron (cách

mà các nơron liên kết với nhau) Các khớp thần kinh đóng vai trò điều chỉnh tín hiệu truyền qua chúng Mức độ thay đổi này phụ thuộc vào sức mạnh, cường độ của khớp thần kinh Trong các nơron nhân tạo, khái niệm này được thể hiện qua các trọng số Cường độ của khớp thần kinh xác định mức độ liên quan của tín hiệu đưa vào thân nơron, qua các xúc tua Các thay đổi nhanh của cường độ khớp thần kinh được xem như là cơ chế sống còn trong hoạt dộng chính xác và hiệu quả của bộ não

5 Nơron nhân tạo

Một nơron nhân tạo phản ánh các tính chất cơ bản của một nơron sinh học Một nơron được coi như một phần tử xử lý, có thể tiếp nhận đồng thời nhiều tín hiệu vào và cho ra một tập tín hiệu ra Mỗi tín hiệu vào si được tương ứng với một trọng số wi thể hiện mức độ ảnh hưởng của tín hiệu vào si tới nơron đó

Một nơron nhân tạo bao gồm ba phần: bộ tổng liên kết đầu vào, hàm kích hoạt và đầu ra

a) Bộ tổng liên kết đầu vào

Các tín hiệu đưa vào kết hợp với nhau để tạo nên đầu vào mạng (net input) Trong thực tế không thể biết được sự kết hợp của các tín hiệu vào này,

m i 1

Để thuận tiện, người ta thường nhóm các tín hiệu si thành một tín hiệu

đa biến - một vecto nhiều chiều X mà các thành phần của nó chính là các tín hiệu riêng lẻ đó

{s1,s2,…,sm} = X(x1,x2,…,xm)

Tương tự, cũng có thể biểu diễn tất cả các trọng số theo một vectơ trọng số nhiều chiều W:

W=(w1, w2,…, wm)

Hàm trên đây không phải là cách duy nhất để biểu diễn đầu vào của mạng nơron, trên thực tế người ta còn sử dụng rất nhiều hàm khác Tuy nhiên, với một số lượng rất lớn các nơ ron trong mạng, nên sử dụng các hàm đầu vào đơn giản ở mức vừa phải Đầu vào của mạng nơron nhân tạo có thể mang giá trị âm hoặc dương Hơn nữa, do không có giới hạn nào về dấu hoặc độ lớn của các trọng số, nên đầu vào mạng có thể có một khoảng giá trị rất lớn Một

số hàm tích hợp khác phức tạp hơn ta có thể kể ra như sau:

• Hàm tích hợp bậc 2:

m

2 i 1

b) Hàm kích hoạt (hay hàm truyền) và đầu ra

Hàm kích hoạt hay hàm truyền thực hiện một chuyển đổi phi tuyến tác động lên tín hiệu đầu vào mạng Net để tạo ra tín hiệu ở đầu ra của nơron Ta

có tín hiệu đầu ra y được tính như sau:

Y=f(Net) với f() là hàm truyền của nơron Thực tế, chúng ta có thể tìm được một mô hình thực hiện một chuyển đổi trực tiếp từ các tín hiệu đầu vào thành tín hiệu đầu ra Tuy nhiên, một chức năng chuyển đổi như vậy có thể liên quan tới nhiều tín hiệu đầu vào và