基于流动模拟技术的注塑成型工艺参数优化

利用Pro／E建立了15寸电脑显示器前壳简化3D模型，并用Mold Plastics Insight(MPL)软件对该制品的注塑成型过程进行流动、保压、冷却和翘曲模拟分析，优化工艺参数。然后，针对塑件材料的注射温度和模具温度的选用范围进行分组模拟，得到几组较优的工艺参数组合，并以翘曲变形量为参考标准，获得合理的工艺参数组合。     

薄壁注塑件翘曲影响因素分析及优化研究进展

分析了薄壁注塑成型翘曲变形产生的原因,介绍了几种优化算法的基本原理及特点。重点讨论了薄壁注塑件翘曲变形的模具优化设计和工艺参数优化方法。注塑模具优化设计主要通过保证流动平衡来间接实现翘曲优化。注塑工艺参数优化是减少翘曲的可行而有效的途径,影响翘曲最主要的工艺参数是保压压力、注射速率及模具温度。总结了注塑工艺参数优化的几种方法,对“代理模型”翘曲优化进行分析,步进式代理模型能更好地提高计算效率。     

一种聚合物平板微器件的制造方法

以一种平板微器件-微流控芯片制造为研究对象,针对单一的注塑成型工艺难以保证器件的宏微形位误差的难题,提出了一种新颖的聚合物平板微器件集成制造方法。首先,设计并制造了一套注塑模具,其中采用双螺纹结构将微镶件和定模架相连,对注塑工艺参数进行优化,制得填充率接近1的平板微制件。然后,对平板微制件进行了基于视觉对准的铣削整形和热压整平,有效改善了制件的宏微形位误差和平面度误差。最后,利用加工的器件进行装配,形成微流控芯片,并对芯片进行了流量测试和疲劳测试。实验结果表明:采用提出方法制造的微流控芯片,各项精度指标和性能可以满足实际使用要求,工艺成果对同类器件的研发和生产提供了借鉴和指导。     

基于正交试验法进行注塑制品翘曲模拟分析及工艺优化

翘曲变形是薄壳类塑料件注塑成型中的常见缺陷之一。不同材料、形状及不同成型工艺的注塑件的翘曲变形规律差别很大,翘曲变形问题的存在会影响注塑件的形状精度和表面质量,甚至成为成型缺陷,进而影响产品装配及外观。翘曲作为塑件变形的重要特征之一,其研究有着重要的应用价值。利用数值模拟技术研究制件注塑成型,降低塑件成型的翘曲量,对于提高注塑产品精度、缩短新产品开发周期、降低成本、提高生产率等都有着重要的意义。     

大型薄壁塑件翘曲变形分析及工艺参数优化

在注塑成型大型薄壁塑料产品过程中,由于熔料流动路程长,流动阻力大,产品极易产生翘曲变形,从而影响到使用性能.应用Moldflow软件分析了影响产品翘曲变形的主要原因是收缩率不均引起.通过优化工艺参数,即优化保压曲线,减小了产品翘曲变形.方珐是将保压设置由恒压保压调整为先恒压再线性递减的两段保压,然后再多次调整保压曲线各...     

MATLAB在注塑件翘曲变形工艺参数优化中的应用

本文利用BP神经网络对注塑工艺参数及其相对应的翘曲变形量样本进行训练,得到了描述工艺参数到翘曲量映射关系的ANN模型,并且验证了此模型的准确性,得出了工艺参数与塑件注塑翘曲变形量的内在联系。     

PC+ABS工程塑料合金薄壁制件注塑工艺参数的优化

以某畅销手机后盖为例,采用正交试验方法,应用MoldFlow软件模拟了注射时间、熔体温度、模具温度、保压压力等对PC+ABS工程塑料合金制件最大翘曲变形量的影响,得到最佳的注塑工艺参数;采用模拟得到的最佳工艺参数进行试制生产,以验证模拟结果的可靠性。结果表明:注塑工艺参数对手机后盖薄壁制件翘曲变形影响的主次顺序为注射时间、熔体温度、模具温度、保压压力;模拟得到制件的最佳注塑工艺参数为注射时间0.40s,熔体温度280℃,模具温度72℃,保压压力60MPa,此时制件的最大翘曲变形量最小,为0.509 0mm,翘曲变形主要出现在手机后盖四角处,耳机插孔旁的翘曲变形量最大;在优化工艺参数下试制产品的最大翘曲变形量为0.530mm,翘曲变形位置与有限元模拟结果一致,这验证了模拟结果的可靠性。     

Taguchi与RBF神经网络在注塑翘曲参数优化中的应用

本文在CAE仿真的基础上,采用田口试验设计(Taguchi)和径向基神经网络(RBF)技术对引起翘曲的塑参数进行了优化.结果表明:Tagucbi技术可以在较少的试验次数的情况下,确定各因素对翘曲的影响程度,获取各因素最佳的水平组合;运用RBF建立翘曲产生的神经网络模型,可以预测各因素在不同水平组合下的翘曲变形程度,达到离线预测的目的.     

注塑产品的翘曲分析及改进

阐述注塑产品翘曲分析的理论,并以CAE软件MPI/WARP为工具,分析光盘驱动器的驱动盘,提出翘曲产生的原 因和相应的改进措施。     

Moldflow技术在注塑制品翘曲变形中的分析应用

运用Moldflow软件对某学习机电池盒外壳注塑件塑料熔体的充填、流动和冷却过程进行了模拟,并进行了翘曲变形分析。结果表明,浇口的位置和形式、成型条件、冷却方式、成型收缩等对塑件的翘曲变形都有不同程度的影响。通过MPI模流分析,对制品可能发生的变形进行了预测,确定了最佳浇口位置,优化了成型条件和冷却方式,提出了改善翘曲变形的有效方法。     

注射成型参数对微结构阵列导光板翘曲量的影响

为研究不同的工艺参数对微结构阵列导光板翘曲变形的影响,以微结构阵列导光板的翘曲量为质量目标,利用MoldFlow MPI5,仿真研究了不同工艺参数下,尺寸规格为11 mm×3 mm×0.8 mm导光板的翘曲变形。采用正交实验法找出影响微结构阵列导光板翘曲变形最小参数组合,然后采用单因素法仿真研究不同工艺参数对微结构阵列导光板翘曲变形的影响。结果表明,保压压力对微结构阵列导光板翘曲变形的贡献率最大(60.19％),其次是注射时间(13.13％),成型工艺参数对微结构阵列导光板翘曲量的影响顺序为:保压压力>注射时间>保压时间>熔体温度>冷却时间。结果表明,在微结构阵列导光板注射成型阶段,就应考虑不同工艺参数对微结构导光板注射成型翘曲变形的影响,并优先考虑保压压力的设置,以减少微结构阵列导光板微注射成型的翘曲量。     

基于Moldflow对突变壁厚塑件的注塑成型优化方案的研究

利用Mold flow/MPI技术对摩托车外壳进行CAE注塑模拟分析,预测了成型过程中的填充流动情况,并对型腔的填充时间、压力分布、锁模力大小等进行计算分析,掌握了翘曲变形产生的原因。根据注塑模拟分析结果优化了浇口、冷却系统设计方案和成型工艺参数,使模具设计更趋合理。优化后的成型方案用于实际生产,缩短了试模周期。     

浅析注射成型塑料件结构设计

从注射成型塑料件结构设计的角度出发,结合材料本身特性及注塑生产的工艺特点,总结了注射成型塑料件结构设计上的一些要点和注意事项,列举了若干设计中经常采取的结构形式和改进方法,为注射成型塑料件的结构设计给出了参考。     

基于类神经网络注塑成型翘曲和收缩值之预测

以熔融温度、模具温度、射出时间、保压压力、保压时间等5个制程参数作为控制因子。利用Moldflow来模拟塑料薄壳挡板不同的成型制程参数下的翘曲与收缩值。基于仿真所得翘曲及收缩值数据,使用田口方法结合倒传递神经网络5-14-14-2建立预测模型。再利用测试样本来验证的倒传递神经网络模型的准确性。运用所建立的倒传递神经网络模型预测其他成型制程参数的翘曲及收缩值。结果证明,田口法结合倒传递神经网络,不仅可以有效的优化倒传递神经网络,而能成功的预测翘曲及收缩值,与Moldflow仿真值相比平均误差都在±1%内。     

智能注射成形中工艺参数的多目标自学习优化

注射成形工艺参数是保障产品质量的关键因素。传统试错法严重依赖工艺人员的试模经验,随着注射成形工艺广泛应用于电子、航空航天等国家战略领域,产品的高端化对工艺参数智能化设置水平提出更高的要求。由于成形产品存在多方面的质量要求,且不同质量指标间可能相互制约,因此亟需一种工艺参数多目标智能优化方法,以获得不同优化目标间的帕累托最优。已有学者利用智能优化方法,如非支配排序遗传算法等,对多目标优化问题进行求解,但是此类方法需大量样本数据对质量-参数关系进行建模,存在试验次数多、且对不同材料及模具的适应性较差等问题。为解决上述问题,提出一种注射成形工艺参数多目标自学习优化方法,在优化过程中实时计算并更新各个工艺参数的梯度,并由不同质量指标的多梯度下降算法对多个目标函数进行优化,在优化过程中实现各工艺参数对产品质量影响程度的自主学习,省去了采集大量数据来建立多个质量模型的过程,实现了注射成形工艺参数的高效智能优化。在基准测试函数实验中,所提方法的优化结果与理论解的相对误差小于2%。同时数值仿真与注射成形实验结果表明,所提方法能高效获得多个优化目标的帕累托最优。     

注射模工艺参数对塑件翘曲量的影响及优化

利用Moldflow分析软件,采用数值模拟的方法分析了料温、模具温度、注射时间、冷却时间和保压压力等工艺参数的变化对塑件产品翘曲的影响趋势及其原因。结果表明:对所选参数,保压压力对塑件翘曲的影响最为显著,且保压压力取注射压力的95%左右可使产品的翘曲量达到较小的程度;产品翘曲量随料温升高,注射时间减短而减小;冷却时间对翘曲量的影响甚微;模具温度对翘曲影响较为复杂。根据分析结果,优化了塑件的成型工艺参数,使得翘曲量进一步减小。     

基于BP-NSGA的注塑参数多目标智能优化设计

为获得成型性能最优的注塑参数设计方案,提出了基于BP神经网络和非支配排序遗传算法的注塑参数多目标优化方法。将注塑模结构尺寸参数和注塑工艺参数作为待优化的设计变量,建立了以高质量、低成本、高效率为优化目标的注塑参数优化设计模型。基于非支配排序遗传算法获取给定参数范围内的所有Pareto最优解,并通过建立多输入和多输出的BP神经网络来快速获得非支配排序遗传算法优化进程中所有个体的适应度值。开发了基于BP神经网络与非支配排序遗传算法集成的注塑参数智能优化设计系统,并通过鼠标注塑参数设计实例,验证了其适用性和有效性。     

用注射分析对悬浮填料结构优化

悬浮填料的结构对其挂膜性能影响较大,设计时需要重点考虑其结构优化.在现有悬浮填料结构的基础上进行改进,设计三种新型填料结构,采用注射分析软件对这些悬浮填料的注塑性能进行模拟计算,了解塑胶熔体在填料模腔中的流动状况,得到这些填料结构上各点的注塑时间、塑胶压力、温度和塑胶流动状况等数据,并根据这些数据比较它们之间的注塑优劣,数据显示,加筋多面空心球结构注射性能比较好.     

Surface microstructure replication in injection molding

In recent years, polymer components with surface microstructures have been in rising demand for applications such as lab-on-a-chip and optical components. Injection molding has proven to be a feasible and efficient way to manufacture such components. In injection molding, the mold surface topography is transcribed onto the plastic part through complex mechanisms. This replication, however, is not perfect, and the replication quality depends on the plastic material properties, the topography itself, and the process conditions. This paper describes and discusses an investigation of injection molding of surface microstructures. The fundamental problem of surface microstructure replication has been studied. The research is based on specific microstructures as found in lab-on-a-chip products and on rough surfaces generated from EDM (electro discharge machining) mold cavities. Emphasis is put on the ability to replicate surface microstructures under normal injection-molding conditions, i.e., with commodity materials within typical process windows. It was found that within typical process windows the replication quality depends significantly on several process parameters, and especially the mold temperature. For the specific microstructures, evidence suggests that step-height replication quality depends linearly on structure width in a certain range.