基于智能优化算法的注塑成型缺陷多目标优化

通过以注塑成型过程中的最大熔接线相遇角和最小翘曲变形为目标函数,以熔体温度、模具温度、注射时间、保压压力、保压时间和冷却时间等工艺参数为设计变量,建立了优化注塑成型缺陷的多目标优化模型。采用基于混合人工神经网络代理模型和改进多目标粒子群优化的优化方法对多目标优化模型进行求解。以打印机上盖为例,采用正交试验方法和Moldflow软件获得的试验结果训练混合神经网络代理模型,并对其成型缺陷进行了优化。所有结果表明,所给出的优化方法能够得到合理的多目标优化Pareto解,并同时优化了注塑制品的熔接线相遇角和翘曲变形。将得到的优化工艺参数进行Moldflow实验,可知上述2种缺陷分别优化了17.2%和13.6%。     

采用RFR-GA算法的薄壁注塑件质量多目标优化

汽车内饰件可由注塑加工获得,但成型过程中塑件产生的翘曲、体积收缩较大,针对该问题,以某汽车薄壁注塑件为例,研究了其注塑工艺参数的优化方法。通过以注塑过程中的最小翘曲和最小体积收缩率为目标函数,以注塑温度、模具温度、注射压力、保压压力、保压时间以及冷却时间等参数作为设计变量,构建了多目标全局优化模型。利用Moldflow软件结合正交试验获得的试验结果训练随机森林回归模型,采用遗传算法对多目标模型进行全局寻优,获得最佳成型工艺参数,即对其成型缺陷进行了优化。结果表明,所提出的优化方法能够得到全局最优解,并同时优化了该汽车薄壁注塑件的翘曲和体积收缩率。将得到的最佳成型工艺参数进行Moldflow试验,可知翘曲和体积收缩率分别优化了74.6%和42.7%。将获得的最佳注塑成型工艺参数进行生产验证,结果表明生产出的薄壁汽车件成型质量较好,满足生产要求。     

基于粒子群算法的注塑产品厚度与成型工艺参数的多目标集成优化

提出了一种基于粒子群算法的多目标优化方法,实现对注塑产品厚度与成型工艺参数的多目标集成优化.在应用粒子群算法中,利用改进后的在线归档策略指导粒群体的进化,有效的提高了算法的优良性和收敛性.编写程序自动调用CAD软件和注塑成型软件Moldflow,经过设定相关的工艺参数,调用Moldflow软件进行模拟分析,提取分析结果,计算目标函数等多个步骤后,再按照所提出的优化算法改变优化变量的数值,经过多代分析,最终获得最佳制品厚度以及最佳注射时间、熔料温度、模具温度、浇口位置等工艺参数,实现了翘曲变形、熔接痕、气穴等多个质量指标相对最优.     

基于神经网络技术的塑料齿轮模型工艺参数优化

针对塑料模型注塑成型优化过程中工艺参数多、计算准确度低、工程模拟量大的特点。以塑料齿轮零件为例,通过引入BP神经网络技术,结合Moldflow软件建立注塑成型工艺参数优化模型。以体积收缩率和翘曲变形量为注塑工艺评定目标函数,选择熔体温度、保压压力、保压时间、模具表面温度为训练样本,建立4~4正交试验表,由相对方差分析评价模型的分析结果,给出优化后的工艺参数,指导工程实际应用。研究结果表明,通过BP神经网络对初始工艺参数进行训练,模型训练预测值与模拟值相对误差在3%以下,满足预测精度要求,经过对正交试验表样本进行训练,确定优化工艺参数为:熔体温度220℃、保压压力50 MPa、保压时间15 s,模具温度70℃。由Moldflow模型验证指出优化后的工艺参数组合能减少塑料件的注塑缺陷,提升塑料件的使用性能。     

双色注塑成型工艺参数多目标优化

以某双色塑料扣为例,针对总翘曲变形量、第一射和第二射的平均体积收缩率等多个质量指标要求,运用正交试验法和综合评分法,通过Moldflow软件进行双色注塑模拟仿真,优化双色注塑成型工艺参数。建立5因素4水平的正交试验矩阵获得原始质量指标数据,并对其进行标准化处理和线性组合计算,得到综合得分值。经均值和极差分析,得到影响质量指标的显著因素和最优工艺参数组合。试验结果表明符合工艺参数的优化目标,为双色塑件成型提供了依据。     

基于灰色关联度的车灯装饰框注塑工艺优化

以汽车前大灯装饰框为研究目标,在正交试验基础上,采用了信噪比和灰色关联分析法,针对注塑成型过程中各工艺参数对翘曲变形量和体积收缩率的影响进行分析,从而得到最优工艺参数组合。结果表明,使用信噪比和灰色关联度法,得到的翘曲值和体积收缩率分别比Moldflow系统推荐参数模拟结果减少31.3%和4.4%;该方法能有效降低注塑过程中的缺陷,提高塑件产品质量。     

手机后盖注塑工艺及模具优化设计

运用Moldflow软件对手机后盖进行了模拟分析,优化了浇口位置,并针对成型过程中出现的缺陷进行了工艺参数优化,在模拟结果的基础上对注塑模具进行了优化设计。CAE优化与模具设计的有效结合,缩短了模具研发周期,降低了产品开发成本,提高了产品质量。     

基于Moldflow的输液瓶胚注塑工艺参数优化设计

以某250 mL输液瓶瓶胚为研究对象,建立其注塑成型的有限元模型,采用Moldflow软件进行该瓶胚在注塑成型过程中的流动、冷却和翘曲分析。针对初始方案中出现的缺陷,采用调整保压曲线和模具温度、熔体温度、冷却时间等工艺参数的方法对输液瓶胚注塑过程进行优化设计,使得该瓶胚在最终成型时体积收缩率降低,翘曲变形量减小,无缩痕、飞边缺陷等。通过试模,得到了质量合格的产品。     

响应面法优化鼠标面盖注塑成型工艺的应用

采用响应面法(RSM)和注塑成型有限元模拟分析技术相结合的方法,解决鼠标面盖翘曲变形控制注塑成型工艺优化问题。以熔体温度、模具温度、注塑时间、保压压力为注塑工艺参数试验变量,翘曲变形值为响应优化目标,完成了基于中心复合设计(CCD)的试验规划,构建了工艺参数试验变量与响应优化目标之间的响应面模型,完成了响应面模型的分析与评价,运用Design-Expert软件优化求解得到了翘曲控制注塑成型工艺优化方案,并通过模拟试验和试模注塑验证了模型的准确性,优化后的工艺方案有效的降低了产品翘曲变形值,提高了产品质量,表明了响应面法在鼠标面盖成型工艺优化应用中的可行性和有效性。     

基于Moldflow的组合型腔注塑模具成型工艺优化

以挤牙膏器组合型腔注塑模具为研究对象,运用Moldflow软件进行了填充分析、流道平衡分析、成型窗口分析、冷却分析和保压分析。通过分析和比较,发现并解决了因壁薄而引起的欠注缺陷,实现了组合型腔的流动平衡,获得了合理的成型工艺参数,确定了直流式和隔板式相结合的冷却方案以及保压压力为90 MPa的衰减式保压曲线方案。借助Moldflow软件进行成型工艺分析和优化,能够提前发现可能存在的成型缺陷并获得最佳的注塑成型工艺参数,从而缩短模具开发制造周期,提高企业经济效益。     

基于Moldflow的手机外壳注塑成型分析

采用Pro/E进行手机外壳的CAD三维造型,利用Moldflow软件的MPI(Moldflow Plastic Insight)模块对其注塑成型过程进行分析模拟,包括充填、流动、保压、冷却等各个方面,获得了最佳浇口位置、熔接痕位置、困气、流动时间、压力和温度分布的准确信息。直观地预测出产品在注塑过程中可能产生的缺陷;并通过分析缺陷产生的原因和影响因素,优化了注塑工艺参数,这对于提高塑件制品质量、缩短生产周期、提高模具设计水平等都具有重要的指导意义。     

基于CAE分析的注塑成型工艺参数对塑件缺陷的影响

利用Moldflow软件对冰箱台面框塑件翘曲变形受注塑成型工艺参数的影响规律进行分析,并结合实例,推断出翘曲等工艺缺陷在实际生产前均可以根据模拟分析结果,预先合理选择成型工艺参数来获得改进或消除,从而改善产品质量,降低生产成本。     

基于Moldflow流动分析的薄壁注塑件成型工艺设计

提出了一个基于Moldflow的薄壁注塑件成型工艺设计的方法.将注塑成型质量分解为8项质量指标,并从Moldflow分析结果中提取相关数据,再利用加权法综合这些质量指标.通过选择具有代表性的近百组工艺参数,编写程序对其相应的成型质量进行比较,最终获得较为理想的成型工艺设计数据.     

基于灰色关联和Kriging模型的汽车饰件注塑工艺优化

为减小某汽车内饰件注塑成型质量缺陷,提出了基于灰色关联分析和Kriging代理模型的注塑成型质量多目标优化方法。以塑件的Z方向翘曲变形值、体积收缩率、缩痕指数为优化目标,影响了塑件成型质量的熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间等注塑工艺参数,应用最优拉丁超立方试验设计方法结合模流分析进行数据采样,基于灰色关联分析(GRA),将多目标优化问题转化为单目标优化问题,利用层次分析法(AHP)确定各优化目标对灰色关联度的影响权重,建立灰色关联度与各工艺参数之间的Kriging代理模型,采用自适应粒子群算法(APSO)在代理模型内进行全局寻优,得到最佳工艺参数组合。结果表明,Kriging代理模型的预测值与实际结果基本吻合,优化后,Z方向翘曲变形值、体积收缩率、缩痕指数分别为0.268 6 mm、2.235%、0.397 1%,与优化前相比,分别降低了1.21%、30.11%、68.53%,因此,提出的方法能实现注塑成型质量多目标优化。     

面向能耗的3C门铃注塑成型多目标工艺优化

采用NSGA-Ⅱ及正交实验法与门铃挂架注塑成型有限元模拟技术,确定了符合产品质量特性和能效的多目标最佳工艺方案。以门铃塑件注塑工艺参数为实验变量,翘曲总变形、产品重量及能耗为响应优化指标,基于Moldflow模流分析设计多因素多水平多目标正交试验模型,并借助正交表进一步设计NSGA-Ⅱ优化模型。利用极差分析方法及Pareto前沿解分析了各因素对多目标优化指标的影响规律,并通过试模实验验证了2种优化实验模型的可行性及其优化效果。研究发现,保压压力和熔体温度是影响产品质量特性和能耗的主要因素,并获得多目标优化最佳成型工艺方案。优化后的成型工艺方案提高了PIM过程的稳定性,产品翘曲变形值、重量及能耗分别降低了16. 3%、3. 0%、18. 9%,符合企业绿色制造的要求。     

基于遗传算法的注塑成型工艺参数优化

以某杯形塑件为例,设计了随形冷却水道模具。在Moldflow软件模拟注塑成型过程的基础上,利用正交试验法分析了熔体温度、注射压力、保压压力和保压时间等工艺参数对制品成型周期的影响。通过遗传算法和Moldflow获得的最佳注塑工艺参数为熔体温度180℃,注射压力22 MPa,保压压力16 MPa,保压时间8 s,成型周期14. 11 s。在最佳工艺参数组合下进行注塑成型试验,平均注塑成型周期为14. 19 s。结果表明,模拟结果和试验结果之间相接近。将数值模拟和遗传算法相结合,可以有效提高运算速度和优化效率。     

基于灰色关联分析的注塑工艺参数优化

利用灰色关联分析,将多目标优化转化为单目标优化问题。注塑成型中,制品通常要求满足多个质量目标,如收缩率小、缩痕小、翘曲小等质量要求。在正交试验的基础上,利用模流分析软件Moldflow获得各个质量指标的响应值,并进行信噪比处理。建立各质量指标与参考目标的灰色关系,计算灰色关联度。对灰色关联度进行均值分析和方差分析,得到各个工艺参数各个水平对响应的影响程度,获得最优的工艺参数组合。实验验证体积收缩率9.26%、缩痕0.0095 mm、翘曲0.2765 mm,综合质量明显提高。研究表明,灰色理论应用到注塑成型工艺优化中,取得了较好的效果,说明了该方法在多目标优化中有很大的适用性。     

Moldflow在无绳电话电池盖注塑成型中的应用

以无绳电话电池盖为研究对象,应用Moldflow软件对其注塑成型过程进行模拟,优化浇口位置和注塑成型工艺参数.Moldflow分析结果应用于实际生产中,一次试模生产出合格的制品,证实Moldflow在注塑成型中的实用性,可以减少试模次数、缩短生产周期,从而降低生产成本、提高生产效率.     

基于灰色关联分析的汽车前风窗玻璃除霜格栅注塑成型工艺多目标优化

以汽车前风窗玻璃除霜格栅为研究对象，采用20%滑石粉填充聚丙烯(PP+20%Talc)，并借助Moldex3D模流分析软件进行注塑成型模拟。根据分析结果，优化产品成型质量，以解决体积收缩率和凹痕位移等缺陷。采用正交试验法，以充填时间、熔体温度、模具温度、保压压力和保压时间为试验因素，并基于灰色关联分析对注塑成型工艺参数进行了优化。结果表明：各工艺参数对灰色关联度的影响程度排序为：熔体温度>模具温度>充填时间>保压时间>保压压力。最佳工艺参数组合为A₂B₁C₂D₃E₄。将最佳工艺参数进行试模验证，与优化前相比，体积收缩率改善了6.55%，凹痕位移改善了13.50%。因此，灰色关联分析可以实现注塑成型质量多目标优化，提高了塑件成型质量和试模效率。     

基于响应面模型和遗传算法的注塑工艺多目标优化

结合Taguchi试验设计,利用注塑成型计算机辅助工程（CAE）模拟软件Moldflow对不同工艺参数下的注射成型进行模拟分析,对成型塑件体积收缩率、翘曲变形及缩痕指数3个目标进行综合评判;建立综合评分与工艺参数关系的代理模型——响应面模型,然后结合遗传算法进行全局多目标优化寻优,获得最优工艺组合,并进行模拟验证。结果表明,建立的响应面模型是可靠的,利用响应面模型进行注塑工艺多目标优化是一种有效的方法。