基于GRA-RBF神经网络的汽车手套箱成型工艺优化

以汽车手套箱翘曲问题的解决为例,针对产品翘曲变形问题,运用CAE有限元分析对其注塑工艺进行了仿真分析,首先优化并确定了产品的浇注方案,进一步的保压、冷却及翘曲分析表明,保压和冷却能得到有效保证,但翘曲变形大为产品注塑的主要质量问题。依据CAE分析的产品翘曲的分离因素结果,运用GRA灰色关联分析法并结合RBF神经网络对其工艺影响因素进行权重取值,调整后的GRA-RBF神经网络对工艺参数因素水平与翘曲变形量之间的关系具有较为准确的预测,依据此神经网络模型,得到产品注塑的优化工艺参数,获得了高质量的注塑产品,降低模具制造成本,有效缩短了模具生产周期。     

基于CAE技术的复杂形面特征塑件的翘曲变形诊断与优化

针对具有复杂形面特征的塑件在成型过程中容易出现翘曲变形的缺陷,以某实际注塑产品翘曲变形量超差为案例,采用计算机辅助工程（CAE）分析平台,对其进行成型过程的数值计算与模拟。以模拟结果为依据,进行合理分析,提出符合实际生产过程的模具结构优化方案。实践表明,利用优化方案进行成型生产,产品翘曲变形超差发生处的x、z方向上最大翘曲变形量由优化前的0.1726、0.1622 mm分别降低为0.0488、0.1156 mm,达到了翘曲变形量应控制在±0.15 mm的要求,得到了符合品质要求的塑件,从而进一步说明CAE技术在工艺优化与模具设计等方面的可靠性与实用性。     

汽车上饰板浇注系统CAE辅助优化分析

基于CAE技术对汽车左右位置的饰板进行了仿真分析,分析了饰板在同模注塑时的注塑差异。在饰板注塑时,对由产品形状差别引起的翘曲变形,通过A、B、C、D 4种方案逐步优化浇注系统,获得了产品的注塑成型最优工艺方案。方案A采用四点浇口进行浇注,存在的问题是产品的上端翘曲变形特别大,导致成型后的产品尺寸超标;方案B在方案A基础上增加浇口,但难以改善方案A产生的缺陷;方案C则采用调整浇口位置,使整体翘曲变形更大;方案D不改变浇口位置,通过添加浇口并采用统一的冷流道潜伏式浇口,解决了产品翘曲变形大的问题,其它诸如气孔、熔接线等缺陷问题也得到了解决。借助CAE仿真分析,有效地缩小了不同产品同模注塑时的注塑差异,提高了模具使用效率。     

基于Moldflow智能控制电柜手柄注射模工艺参数的优化设计

运用注塑模具分析软件Moldflow对EDS2880智能控制电柜用手柄制件在注塑成型过程中的注塑翘曲变形工艺参数进行了优化。主要通过将UG创建的CAD模型导入CAE软件、进行网格划分和缺陷修改、按设计要求在Moldflow软件中创建浇注系统和冷却系统,并对其进行注射、保压、冷却、翘曲分析等注塑仿真试验,对各个试验环节结果进行分析。通过正交试验法安排注塑仿真试验,获得各种不同参数条件下塑件的翘曲变形量,将这些翘曲变形量进行极差分析排序,获得不同工艺参数影响塑件注塑翘曲变形的程度,最后按产生翘曲变形最小的原则进行工艺参数的组合,得出优化工艺参数,满足了客户需求。     

基于CAE和RBF神经网络的注塑工艺优化分析

针对某汽车塑件注塑成型时成型末端翘曲量较大导致尺寸变差的问题,结合注塑成型CAE工艺分析后发现,引起产品充填末端翘曲变形大的主要原因为注塑后冷却收缩不均,针对此问题,将CAE仿真分析和RBF神经网络的预测分析相结合,对注塑工艺参数中的保压工艺和冷却工艺进行了优化设计,CAE分析方案采用(冷却+填充+保压+翘曲),RBF神经网络采用聚类法和梯度算法,应用改善翘曲的L_(27)(38)设计试验方案进行神经网络训练和检验,应用混合正交法(L_(36)(2*6 3*2))进行二次水平密化优选参数,通过优化,找到了改善翘曲的注塑工艺方案,优化的注塑工艺方案能较好的指导产品的批量生产,对其它同类注塑产品的生产有较好的实践参考意义。     

基于BP神经网络的汽车内饰面板注塑成型工艺参数优化

以汽车内饰件中立柱上面板注塑成型为例,建立了模流CAE分析模型,运用Moldflow 2015软件对注塑成型工艺参数进行仿真,对注塑过程中的翘曲原因进行了分析;结合塑件的翘曲优化目标,提出了一种结合Tugachi正交试验法、BP神经网络、Matlab数值分析改善产品翘曲变形的注塑成型工艺参数寻优方法,基于此方法对注塑成型工艺参数进行了多次优化,并对优化结果进行了CAE模流分析验证。结果表明:神经网络预测结果与CAE模流分析结果相近,塑件最小翘曲量能降低至1.497 mm,对应的注塑成型工艺参数为:T_θ(205℃)、T_s(40℃)、P_I(60 MPa)、t_i(2.2 s)、P_(h1)(85 MPa)、t_(h1)(11.5 s)、P_(h2)(30 MPa)、t_(h2)(7 s)、t_c(20 s),将最终寻优所得参数输入注塑机,经试模验证后,产品注塑翘曲得到改善,与CAE分析预期值接近;提出的注塑参数优化设计方法能有效降低模具试模成本,缩短模具生产周期。     

基于响应面法和CAE的注塑件翘曲变形优化

考虑模具温度、熔体温度、保压压力和保压时间等4个注塑工艺参数,利用响应面法进行实验设计,通过CAE软件对所设计的实验进行有限元模拟分析,得到注塑工艺参数对制品翘曲变形的影响。结果发现4个工艺参数中,保压压力对制品翘曲变形的影响极为显著,其次是模具温度,而熔体温度和保压时间对制品翘曲变形的影响不显著。各参数对翘曲变形的影响不是简单的线性关系,有极强的非线性耦合作用。文章的研究结果为合理选取和优化注塑工艺参数以获得翘曲变形量最小的注塑制品提供了方法。     

工艺参数对短玻璃纤维增强PP注塑制品翘曲变形的影响研究

针对玻璃纤维增强聚丙烯(PP)注塑制品存在的翘曲变形缺陷, 利用计算机辅助工程（CAE）以及正交实验设计相结合的方法,以汽车内饰件为例,研究了注射工艺参数如熔体温度、模具温度、纤维含量、注射时间、速度压力转换对制品成型翘曲的影响。结果表明,纤维含量、模具温度对翘曲变形影响作用较为明显,且存在最佳值;通过优化工艺参数,可使注塑制品翘曲变形最小,提高注塑制品的品质。     

基于变形预补偿的汽车水室注射模具设计

在注射成型过程中,汽车水室等长条形塑件制品的变形较大,根据充填平衡分析和翘曲分析结果,优化了汽车水室成型结构方案,并确定了取向效应引起的翘曲变形量远大于冷却不均匀、收缩不均匀和角效应引起的翘曲变形量,无法采用优化成型工艺参数和浇注系统结构进行解决。文章利用注塑CAE技术对模具型腔尺寸进行变形预补偿的迭代方法,对长条形塑件变形进行了合理的控制。以某型号汽车水室为研究对象,确定了汽车水室装配平面不同位置的变形预补偿量,结合汽车水室的结构特征设计了4处侧向抽芯,完成了基于变形预补偿的模具结构设计,经实际生产工艺验证,模具设计满足生产要求。     

薄壁件翘曲变形CAE分析

在薄壳制品翘曲变形理论的基础上,利用MPI软件对注塑过程中易产生翘曲变形的典型薄壁塑件进行翘曲CAE分析,找出引起翘曲变形的关键因素,针对性地对冷却系统进行了优化.分析结果表明优化后能有效提高制品质量,减小翘曲变形量.     

注塑成型保压参数对塑件翘曲变形的影响

以阿基米德螺旋线塑件为例,应用Moldflow软件模拟塑件保压过程,研究了保压压力和保压方式对塑件翘曲变形的影响,并利用模腔压力测量仪测定不同保压参数下的模腔压力,得到模腔压力曲线。结果表明:保压压力对塑件的翘曲变形和体积收缩率均有显著影响;与恒压保压方式相比,分段保压使模腔压力均匀,塑件表面质量高,塑件体积收缩均匀。     

基于CAE的解决空调器大面罩塑件翘曲变形的设计优化

以大型复杂的立式空调器出风大面罩塑件注塑模设计为例,分析了注塑成型的塑料制品发生翘曲变形的原因及相应的解决措施,并重点介绍了CAE软件Moldflow中翘曲变形分析模块的原理,通过Moldflow对产品进行注塑仿真模拟,分析浇口的位置和数量的变化等对制品翘曲的影响,从而得到最佳的浇口位置、数量、形状,有效解决该大型复杂塑件注塑模设计过程中容易出现的翘曲变形等问题,对大型复杂注塑模具设计和改善产品质量具有重要的指导意义。     

超长工作台装饰条的翘曲变形研究

采用计算机辅助工程（CAE）模拟技术,以超长装饰条为研究对象,应用有限元方法研究了温度场、压力场对注塑件残余应力及翘曲变形的影响,重点讨论了注塑件的温度场计算以及热塑性小变形理论下的注塑件翘曲变形计算。对影响超长塑件翘曲变形的因素（如模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力等）进行分析,提出翘曲产生的原因及相应的改进措施。结果表明,翘曲变形的原因主要是塑料收缩不均匀,其次是在充模过程中温度不均,造成冷却不一致,此外,分子取向的不一致也会引起装饰条的翘曲变形。     

应用Moldflow软件优化哈夫模具结构设计

采用注塑CAE技术,利用Moldflow软件,对电热水壶塑料外壳的成型过程进行分析。结果表明:浇口数量及形式、温度、温度调节系统对塑件质量均有影响。根据上述影响因素,改进模具设计方案,找出最佳工艺参数分布范围,从而起到优化哈夫模具结构设计的作用。     

基于Moldflow注塑模冷却系统的设计与优化

介绍了注塑模冷却系统对塑件质量的影响因素、冷却系统的设计原则,并利用CAE软件Moldfolw对塑件进行详尽的冷却模拟,优化冷却系统。     

基于预变形的长条状注塑制品翘曲控制

针对长条状注塑制品比常规尺寸制品更易变形、变形量更大,且传统控制变形方法对其作用有限的问题,以典型长条状制品汽车门板防擦条为例,采用预变形反补偿法控制制品翘曲变形,并利用计算机辅助工程(CAE)技术进行多次预变形设计来确定制品最终的预变形量和预变形曲线,基于预变形后的制品设计完成了模具设计和制造,生产出了满足精度要求的制品。实践表明,预变形设计拓展了注射成型工艺窗口,能有效提高一次试模成功率和生产效率,是控制长条状制品翘曲变形的有效方法,而CAE技术是确定该类制品预变形方向和预变形曲线的重要手段。     

CAE技术在解决胶带座注塑缺陷中的应用

介绍了CAE技术在注塑产品生产中的应用。针对胶带座在注塑成型过程中产生的缺陷，借助CAE软件验证了产生缺陷的位置，找出了产生缺陷的原因。并在工艺、模具和产品设计上进行了修改，从而解决了实际生产中遇到的问题，为实际生产提供了指导。     

DMC模塑面板的翘曲变形及其控制

探讨了结构、模具设计、模压工艺条件、整形处理及涂漆等因素对不饱和聚酯树脂DMC模塑面板翘曲变形的影响,并提出相应的控制措施。     

基于CAE和神经网络的注射成型工艺参数优化

通过CAE数值模拟计算,研究了注射成型工艺参数对翘曲变形的影响,以工艺参数为输入参数,以翘曲变形量作为输出参数,构建神经网络模型。以CAE分析结果作为训练样本和校验样本,结合正交实验方法对注塑工艺参数进行优化。这种方法把CAE模拟技术、正交实验技术和神经网络技术有机结合,可以明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,能获得比单纯使用正交实验和有限元分析更好的结果。