壁厚塑件翘曲优化方法研究及应用

为了降低翘曲变形对壁厚塑件质量的影响,利用注塑仿真对塑件进行模拟,并结合正交试验的直观分析和方差分析方法对注塑工艺参数进行优化。结果表明,当模具温度70℃、熔体温度220℃、保压压力为注射压力的120%、冷却时间15s、保压时间30s及注射时间4s时,塑件翘曲量最小,熔体温度对塑件翘曲影响最大,模具温度对翘曲影响最小。     

PC/ABS厚壁塑料件注塑工艺参数的优化

使用Moldflow软件模拟注塑成型过程,利用Taguchi法设计了L9(34)的正交试验,采用标准变量分析法(ANOVA)分析模具温度、熔体温度、保压压力和保压时间等工艺参数对制品翘曲变形的影响,预测了最佳注塑工艺参数,并对比了采用单点进浇与两点进浇条件下塑件的翘曲变形。结果表明:优化的工艺参数可以使塑件翘曲变形达到最小,采用两点进浇可以明显降低翘曲变形量。     

基于GA-ELM及遗传算法的注塑件成型工艺优化

以某电器扣盖壳体注塑成型工艺参数优化为例,对正交试验结果进行极差分析,得到各工艺参数对塑件翘曲变形量的影响程度顺序为保压时间＞模具温度＞注射时间＞熔体温度＞保压压力＞冷却时间.利用遗传算法优化后的极限学习机网络模型(GA-ELM)预测该塑件的翘曲变形量,得到训练好的GA-ELM模型可以很好反映6个工艺参数与翘曲变形量之...     

基于Kriging代理模型和MOPSO算法的注塑成型质量多目标优化

为减少CAE分析时间,提高寻优计算效率,提出基于Kriging代理模型并结合多目标粒子群算法(MOPSO算法)对塑件的注塑成型质量进行多目标优化。以塑件的翘曲变形量、缩痕指数为优化目标,以影响塑件成型质量的模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、注射时间、冷却时间等注塑工艺参数为试验影响因素,应用最优拉丁超立方试验设计方法结合模流分析(MFI分析)建立分析样本,基于Isight参数优化软件构建优化目标与影响因素之间的Kriging代理模型,基于MOPSO算法在代理模型内进行全局寻优,获得了一组使塑件翘曲变形量和缩痕指数最小的最优工艺参数组合并给出了优化目标的预测值。结果表明,Kriging代理模型的预测值与模拟试验结果基本吻合,优化后的翘曲变形量降低15. 3%、缩痕指数降低19. 7%,本文提出的方法能有效、快速实现注塑成型质量的多目标优化,为工程实践提供了有益的参考价值。     

薄壁件注塑翘曲变形综合优化分析

以薄壁塑件为研究对象,将Moldflow模流分析工艺参数优化与ANSYS模具结构分析综合研究塑件翘曲变形,并进行工艺参数及冷却方式的优化。结果表明,保压压力是该薄壁塑件注塑时翘曲变形影响最显著的因素,模具温度对翘曲变形影响很小;通过优化可以得到最优的冷却管道布局和最优的注塑工艺参数;综合优化真实考虑到了由于模具变形而引起的塑件变形,并显著地减小了塑件翘曲变形。     

基于灰色关联分析的注塑工艺多目标优化及PSO–SVM预测模型的建立

针对某电器活动上盖翘曲变形及体积收缩问题,对相关注塑工艺参数进行正交实验设计,在Moldflow中模拟分析,并对翘曲变形量及体积收缩率进行信噪比优化处理。利用灰色关联分析法得到翘曲变形量和体积收缩率的灰色关联度,通过对灰色关联度进行极差分析得到各注塑工艺参数对塑件综合目标(翘曲变形量及体积收缩率同时较小)的影响程度为:保压时间>注塑时间>模具温度>熔体温度>保压压力>冷却时间,同时由灰色关联度极差分析结果得出最优工艺参数组合,在最优工艺参数组合下的翘曲变形量相对于正交实验水平下最小翘曲变形量降低了11.8%,体积收缩率相对于正交实验水平下最小体积收缩率降低了5.9%。最后采用粒子群优化算法(PSO)优化后的支持向量机(SVM)神经网络模型对该塑件翘曲变形量及体积收缩率进行预测,通过与不优化的SVM神经网络及BP神经网络预测模型相比发现,PSO–SVM神经网络模型预测精度及稳定性都优于SVM及BP神经网络,可以用于塑件翘曲变形量和体积收缩率的协同优化,解决塑件实际翘曲变形及体积收缩问题。     

基于正交实验的薄壁塑件翘曲变形模拟分析

以薄壁塑件为对象,研究了模具温度、熔体温度、保压时间及注射压力等工艺参数对该薄壁塑件成型翘曲的影响规律,并用正交实验法优化成型工艺方案,获得最小的翘曲塑件.结果表明,熔体温度和保压时间对塑件翘曲变形影响较为显著,模具温度对塑件翘曲基本没有显著的影响.     

基于CAE和正交试验的工艺参数对翘曲变形的研究

利用CAE技术,选取模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间等工艺参数作为研究对象,以塑件在不同方向的翘曲变形量为指标,利用正交试验建立L_(16)(4~5)正交试验表,优化最佳工艺参数组合,有效减少塑件的翘曲变形。通过方差分析,得出对塑件x、y、z方向翘曲变形影响最大因素分别为熔体温度、保压压力、保压压力;对塑件x、y、z方向翘曲变形影响最小因素分别为模具温度、保压时间、保压时间。     

薄壁塑件注射成型翘曲变形的工艺优化

本文以注射成型照相机前壳为研究对象,以注塑成型中的翘曲量为优化目标,利用正交试验结合CAE模拟技术,研究模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间、保压压力和冷却时间对制品翘曲的影响规律。用均值分析法得到最小翘曲变形的一组优化工艺参数组合,并进行CAE模拟验证。再运用方差分析确定各个工艺参数对翘曲变形的影响程度。     

薄壁塑件注射成型翘曲变形的工艺优化

本文以注射成型照相机前壳为研究对象,以注塑成型中的翘曲量为优化目标,利用正交试验结合CAE模拟技术,研究模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间、保压压力和冷却时间对制品翘曲的影响规律。用均值分析法得到最小翘曲变形的一组优化工艺参数组合,并进行CAE模拟验证。再运用方差分析确定各个工艺参数对翘曲变形的影响程度。     

基于BP神经网络的无人机固定翼注塑成型工艺优化

为了解决无人机固定翼在注塑过程中工艺参数的优化选择问题,在考虑了熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间、注射时间因素下,用模流分析软件Moldflow和正交试验相结合的方法对翘曲量、体积收缩率和缩痕指数进行了模拟分析,同时为了提高优化效率,根据正交试验数据建立了BP神经网络预测模型,并用模型对工艺参数进行了优化和实际生产验证。结果表明:优化后的塑件最大翘曲变形量、体积收缩率、缩痕指数分别优化了0.212 5 mm、1.26%、1.223%,提高了塑件质量。而且仿真值与模型的预测值基本吻合,相对误差在3%以内,验证了模型的可行性,为优化工艺参数方面的研究提供了理论依据。     

汽车B柱外饰板双色注塑翘曲变形分析及工艺优化

以某汽车B柱外饰板塑件[由聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)/丙烯腈-丁二烯-苯乙烯塑料(ABS)两种材料组成]为研究对象，以厚度比、熔体温度、保压压力、保压时间为影响因素，结合拟水平法进行Taguchi正交试验设计，基于Moldflow软件进行模拟仿真，并对试验数据进行极差、方差分析处理，最后得出最佳的双色注塑工艺组合方案。结果表明，厚度比是影响塑件翘曲变形量的最为重要的因素，其次是保压时间、保压压力，最后是熔体温度。在总厚度不变的情况下，改变PMMA/ABS的厚度比值，塑件所产生的翘曲变形量将发生改变，第一次注射的厚度越薄，所产生的翘曲变形量越大，当厚度比越趋近于1时，所产生的翘曲变形量越小。最佳工艺组合为：厚度比0.96∶1，内层(ABS层)成型阶段熔体温度240℃、保压压力80 MPa以及保压时间6 s，外层(PMMA层)成型阶段熔体温度260℃、保压压力50 MPa以及保压时间6 s。优化后得到的总翘曲量为1.435 mm，相比优化前翘曲量降低了69.7%。     

基于DNNNSGA-Ⅱ策略的注塑结构及工艺参数多目标优化

为保证注塑制品的质量与精度要求，以检测仪外壳的翘曲变形量和体积收缩率为优化目标，采用有限元分析软件Moldflow对其进行模拟分析。选取熔体温度、模具温度、注射压力、保压压力、保压时间、冷却时间6个工艺参数及结构参数(浇口直径)作为输入量，翘曲变形量和体积收缩率作为输出量，建立深度神经网络(DNN),并且，对网络进行改进。将混合水平正交试验得到的数据作为样本，对神经网络进行训练和测试，得到输入量和输出量之间的非线性映射关系。结合非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对浇口直径及工艺参数进行优化，优化后，塑件的翘曲变形量为0.368 4 mm,体积收缩率为6.236%,与优化前相比，分别降低了67%、39%。     

基于CAE的注塑模浇口与保压优化设计

通过Moldflow软件，对平板形塑料件注塑过程中的流动、翘曲情况进行数值模拟。通过设置不同的浇口数量、位置和保压压力、保压时间，分析了注塑压力、熔接线分布、翘曲变形量和缩水缺陷等情况，优化了浇口数量、位置和保压压力、保压时间以减少注塑缺陷和塑料件变形；并结合分析结果指导模具设计及注塑过程工艺参数的设定。     

基于Moldflow和正交试验法的塑料杯注塑工艺参数优化

以某一塑料杯为研究对象,采用正交试验法设计试验方案,使用Moldflow对其进行翘曲模拟分析。以熔体温度、模具温度、注射时间、保压时间、保压压力为试验因素,分析其对翘曲变形量的影响规律,旨在获取最小翘曲变形量,找到最优的工艺参数组合,再次模拟验证得到翘曲变形量为0.066 0 mm。通过分析,有效减小翘曲变形,并且发现5因素对翘曲变形影响程度为:保压时间熔体温度模具温度注射时间保压压力,进而提高了制品的尺寸精度和使用性能,为实际注塑工艺参数的设置提供了正确理论指导。     

基于Grey-Taguchi方法的汽车内置储物盒注塑工艺参数多目标优化

以某汽车内置储物盒为研究实例,运用CAE软件建立了储物盒注塑成型的数值模型。选取模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力及注射时间5个注塑工艺参数为影响因素,以储物盒的翘曲变形量及缩痕指数为优化指标,通过L_(16)(4~5)正交试验分析,获得翘曲变形及缩痕指数最小的最优工艺参数组合及影响趋势,并结合灰色关联分析法,将多目标优化转化为单目标优化问题,获得兼顾两目标的最优工艺参数组合。仿真验证结果表明:优化后的翘曲变形量减小了9.25%,缩痕指数降低了33.42%,获得了较高品质的塑件。     

CAE技术在注塑工艺参数优化中的应用

以标签打印机的塑料把手为研究对象,分析了该塑件的注塑成型工艺。采用Pro/E三维软件建立了塑件模型,利用Moldflow软件确定最优浇口位置,并运用DOE面心立方试验对塑件注塑成型过程进行分析模拟,获得翘曲变形量的最显著影响因素;同时分析了翘曲变形量与熔体温度、注射时间、充填压力、保压时间等之间的耦合关系,获得了最优工艺参数,然后经开模、后续加工等工序得到合格的塑件产品。     

基于CAE的注塑模浇口与保压优化设计

通过Moldflow软件，对平板形塑料件注塑过程中的流动、翘曲情况进行数值模拟。通过设置不同的浇口数量、位置和保压压力、保压时间，分析了注塑压力、熔接线分布、翘曲变形量和缩水缺陷等情况，优化了浇口数量、位置和保压压力、保压时间以减少注塑缺陷和塑料件变形；并结合分析结果指导模具设计及注塑过程工艺参数的设定。     

电连接器接触件注塑成型翘曲变形的优化分析

结合正交试验法和数值分析,以最大翘曲量为质量指标,研究了不同工艺条件下某Y型电连接器接触件注塑成型过程,通过对翘曲变形的极差分析,确定了熔体温度、模具温度、注射时间、保压压力、保压时间等工艺参数对翘曲变形的影响敏感性。利用BP(back propagation)人工神经网络,建立主要工艺参数和塑件翘曲变形量之间的数学模型,并进行了预测。结果表明:所建立的数学模型具有较高的预测精度,从而达到以较少的试验实现注塑成型工艺的优化与控制。     

基于Moldlfow的PP薄壁制品注塑工艺计算机模拟

利用Moldflow对Taguchi法和L16(45)正交表所设计出的聚丙烯(PP)薄壁制品注塑方案进行仿真,研究发现：注射时间、保压时间、保压压力是影响PP薄壁制品翘曲变形的主要因素,并且得到最优注塑参数为：注塑机料筒温度180℃,模具温度75℃,注射时间3.0 s,保压时间3.5 s,保压压力65 MPa。另外,通过CAE模流分析软件中PP薄壁制品注塑加工的翘曲变形进行仿真发现,正交试验所获得的优化工艺的总翘曲变形量为1.417 mm,翘曲变形百分比约为3.30%。其中由于冷却引起的翘曲变形量约为0.159 mm,而由收缩和取向引起的翘曲变形分别约为1.853 mm和0.904 mm。