注塑成型过程中的多元回归分析

描述了注塑成型过程,当注塑机与模具确定之后,注塑工艺参数对成型制品几何尺寸和性能的影响,并从统计过程控制(SPC)的观点,对其相关关系进行判别,运用多元线性回归的方法对其关系进行量化,建立回归模型,并运用方差分析、残差分析对所建立的回归方程进行检验.通过定量分析注塑过程参数与成型制品质量之间的内在联系,分析注塑工艺参数对制品质量特性贡献的大小,实现注塑工艺参数的优化控制,从而达到对制品质量的可靠预测和控制,为注塑成型过程分析提出了一条新思路.     

注塑成型过程中制品质量的控制研究现状分析

从机器参数、材料参数、工艺参数和扰动四个方面简要阐述了其在注塑成型过程中对制品质量的影响;概述了注塑成型制品质量控制的理论和方法,并提出了一种以制品质量和关键尺寸为目标控制参数的在线检测和控制方法;最后对注塑成型制品质量在线控制中的难点进行了总结与展望.     

复杂制品注塑成型模拟分析

应用CAE软件MoldflowPlasticsInsight4.1的充模、保压、冷却、翘曲等分析模块,对汽车尾门饰件注塑成型过程进行CAE分析,研究了浇口位置、工艺参数等对制品性能的影响。最后,基于模拟结果分析了制品翘曲的主要原因,为模具设计及注塑工艺的确定提供参考。     

塑料制品注塑成型缺陷的成因分析

通过列举几种注塑成型过程中最为典型的几种缺陷,结合生产实际,从影响注塑成型制品质量的因素(产生的物理原因、注塑模具和制品结构、注塑工艺参数有关的原因、塑料材料)着手,分析了归纳注塑成型制品典型质量缺陷产生的原因,并提出了克服缺陷的具体改良措施。     

人工神经网络在注塑制品质量优化中的应用进展

大部分复杂的塑料制品均采用注射成型生产。注塑制品质量的预测和制品质量的优化是注射成型过程中的重要步骤。人工神经网络(ANN)作为人工智能最常用的方法已经被应用到注射成型中,但是,仍存在训练成本较高、构建模型复杂等缺陷。ANN预测模型可以拟合注塑过程,并且,优化注塑制品质量。以工艺参数和过程参数作为输入数据的ANN预测模型不仅可以预测注塑制品质量,还可以结合智能优化算法优化注塑工艺参数。并且,对减少ANN预测模型训练成本的方法进行了综述。最后,总结了ANN预测模型在注塑制品优化中的进展和发展方向。     

汽车保险杠冷热流道结合注塑成型工艺CAE优化分析

结合CAE分析软件,通过对汽车前端保险杠塑料件进行浇口位置和数量、浇注系统和冷却系统的前期优化分析,确定了最佳注塑成型工艺参数,将工艺参数转换成注塑机能操作的参数后,进行保压分析,获得了确保塑料件注塑成型质量并最终应用于生产的注塑操作工艺卡;通过优化塑料件注塑成型工艺方法和参数,有效消除了塑料件的翘曲变形等缺陷,提高了塑件成型质量和试模效率,缩短了模具的研制周期和生产成本。     

半透明注塑制品熔接痕分析及控制对策

借助模流分析软件Moldnow对半透明注塑制品熔接痕位置进行模拟分析,以此来优化浇口的位置和成型工艺参数,最终使熔接痕位于半透明注塑制品不重要的部位,并提高了熔接痕的强度.     

菲涅尔透镜的微注塑实验研究

通过对菲涅尔透镜进行微注塑过程模拟仿真,并结合正交实验,综合评价了各个微注塑参数对菲涅尔透镜成型质量的影响.利用加权算术平均法确定了各个微注塑参数对菲涅尔透镜收缩率和翘曲的综合影响排序,并得到菲涅尔透镜微注塑的最佳工艺参数组合.在仿真分析的结果上,通过实际微注塑实验,评价了菲涅尔透镜制品的质量,并比较了微注塑模拟仿真与...     

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注塑成型工艺多目标优化

针对复杂曲面构件注塑成型过程中体积收缩率、翘曲变形量和缩痕指数最小化等多目标优化问题,采用正交试验法设计了六因素五水平的聚甲醛叶轮注塑加工试验;基于灰色关联分析将多目标优化问题转化为单目标优化问题,利用主成分分析法确定体积收缩率、翘曲变形量和缩痕指数对灰色关联度的影响权重;通过对试验数据的回归分析,建立了灰色关联度与注塑成型主要工艺参数的二阶预测模型;基于各工艺参数对体积收缩率、翘曲变形量和缩痕指数影响规律的分析,确定了注塑工艺参数的优化方案。利用响应曲面求解注塑成型参数优化问题并进行注塑成型仿真实验,结果表明:由该优化方法获得的注塑成型工艺参数组合可以使制品的体积收缩率、翘曲变形量和缩痕指数均大幅减小。