基于信噪比与灰色关联分析的注塑工艺参数多目标优化

以分线器盖为研究对象,基于信噪比和灰色关联分析,提出了一种注塑工艺参数多目标优化方法.针对顶出时的体积收缩率和总翘曲变形量等质量指标要求,建立5因素4水平的正交试验,得到每组实验的质量指标数值及其对应的信噪比.对信噪比进行无量纲化处理后,计算各因素对质量指标的灰色关联系数和灰色关联度.对灰色关联度进行极差分析,得到最优...     

信噪比灰色关联分析在注塑工艺参数优化中的应用

以汽车接插件注塑成型为研究对象,结合信噪比和灰色关联分析提出了一种注塑工艺参数优化方法。首先,给出了工艺参数优化流程。在正交试验的基础上,采用信噪比分析法,获得注塑加工过程中各工艺参数对优化目标的影响度。利用灰色关联分析,将多目标优化转化为单目标优化问题,由此得到最佳工艺组合。结果表明,翘曲变形量减小5. 19%;收缩率减小17. 52%;该方法能够有效降低注塑加工过程中的缺陷,提高制品成型的质量。     

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。     

基于灰色关联理论的汽车门锁注塑工艺优化

以汽车门锁为研究对象,运用正交试验法结合Moldflow模拟分析软件,以减少成型过程中的翘曲变形量和体积收缩率为目标函数,选取冷却时间、熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力这5个因素为主要试验因素,利用灰色关联系统理论,建立了参数与塑件质量的灰色关联度模型,获得最优的注塑参数组合,将最优工艺参数应用到实际生产中,得到了符合要求的合格产品。     

基于层次分析和灰色关联分析的注塑工艺多目标优化

针对制品的翘曲、收缩、缩痕等多个质量指标要求,提出层次分析法和灰色关联分析法相结合的注射成型工艺优化方法。运用层次分析法,对3个质量指标进行综合评判,得到各自的权重。通过田口正交试验设计和Moldflow成型模拟,得到了各质量指标的预测值,计算试验序列的各质量指标的灰色关联系数,进而通过层次分析法（AHP）和灰色关联分析（GRA）综合评价模型,得出各试验序列的灰色关联度,并进行均值分析。结果表明,二段保压压力对综合的质量指标影响最显著,注射时间次之;最优的成型工艺参数是注射时间为1.2 s、一段保压120 MPa、二段保压120 MPa、三段保压80 MPa;手机壳体实例验证了方法的有效性。     

基于MPI和灰色关联异型出风罩注塑参数优化

针对某异型出风罩注塑成型工艺,以聚碳酸酯/丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(PC/ABS)工程塑料合金为填料,运用Moldflow软件对其注塑过程进行模流分析,通过田口实验设计研究了熔体温度、保压时间、保压压力、注射时间和模具温度对塑件收缩率和翘曲变形量的影响,得到它们对塑件收缩率的影响次序为:保压时间>熔体温度>保压压力>注射时间>模具温度,对翘曲变形量的影响次序为:保压压力>注射时间>熔体温度>保压时间>模具温度。基于灰色关联分析,获得了最优组合工艺参数,即:熔体温度280℃、模具温度为65℃、注塑时间2.1 s、保压时间11 s、保压压力21 MPa。优化后的仿真结果表明,塑件的体积收缩率为6.523%、翘曲变形量为0.80 mm,比灰色关联次序中位组合的样本数据分别降低6.9%和15.8%,并获得最大注射压力为20.34 MPa、最大锁模力为3.25×10^5 N,为后期模具的设计和注塑参数设定提供了有力的参考,缩短了模具开发周期。     

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。     

基于灰色关联和模糊逻辑的注塑工艺多目标优化

以翘曲、体积收缩、缩痕为优化目标,熔体温度、模具温度、注射时间、保压压力等6个参数为工艺变量,用灰色关联分析和模糊逻辑推理对注塑工艺参数进行多目标优化设计。计算了每个优化目标与参考目标的关联系数,通过隶属函数、模糊规则、逻辑推理、去模糊化等将灰色关联系数转换为灰色模糊推理值,然后进行均值分析,得到最优工艺参数组合A_2B_2C_5D_3E_5F_4。验证试验结果表明,翘曲0.415 3 mm、体积收缩率8.421%、缩痕0.021 6 mm,符合翘曲变形越小越好、体积收缩目标为10%、缩痕目标值为0.025 0 mm的多目标要求。     

基于可拓关联的注塑成型工艺参数优化方法

针对注塑过程中翘曲量这一成型质量指标,提出基于可拓关联的注塑成型工艺参数优化方法.首先给出了可拓关联的定义及计算方法,接着给出了基于可拓关联的注塑成型工艺参数优化方法.在结合一带有凸沿杯子的注塑成型实例研究中,利用基于可拓关联、神经网络响应面及蚁群算法的方法进行注塑成型工艺参数优化,优化后的结粜利用数值模拟和实际注塑成型实验验证,其结果表明:基于可拓关联及神经网络响应面模型的注塑成型工艺参数优化方法可靠,并具有较好的实用价值.     

基于灰色关联分析和熵权法的双色注塑多目标参数优化

以双色塑料碗为例,给出了一种实现多目标优化的分析方法。选定第一射和第二射的模具温度、熔体温度、保压压力为因素变量,第二射的平均体积收缩率和总翘曲量为优化指标,设计了6因素5水平的正交试验,使用Moldflow软件进行模拟分析。利用试验所得指标参数进行信噪比处理,通过熵权法计算出2个优化指标的权重,最终得到灰色关联度,实现了多目标优化到单目标优化的转变。对优化后的工艺参数进行模拟分析,得到的第二射平均体积收缩率最大值为15.67 %,总翘曲变形量最大值为1.964 mm,较原始工艺参数的分析结果分别降低了7.8 %和18.4 %,产品质量得以提升。试验结果表明了正交试验、灰色关联分析和熵权法相结合实现多目标优化在注塑工艺参数寻优中的有效性。     

基于灰色关联度和BP神经网络的多级注塑成型工艺参数优化

针对电动车头罩出现安装困难的问题,本实验以减小产品翘曲量和体积收缩率为优化目标。首先在正交试验的基础上,运用信噪比和灰色关联度分析得出初步最佳工艺参数;然后以初步最佳工艺参数为基础,影响产品质量最大的四个因素为调整手段,建立正交试验,导入已经训练好的BP神经网络中进行预测,得出最佳工艺参数;最后用CAE进行模拟验证,最佳工艺参数下翘曲量为1.540 mm,体积收缩率为6.709%,符合生产要求。提出的优化方法能够有效提高制品质量,缩短产品生产周期,为多级注塑成型工艺参数的优化提供了一种可靠的解决方案。     

基于响应面和灰色关联分析的汽车滤清器盖注塑工艺多目标优化

为了获得最佳汽车滤清器盖注射成型加工工艺参数,提出了基于响应面和灰色关联分析的注塑工艺多目标优化方法。建立了响应面法的灰色关联度分析模型,并对汽车滤清器盖注射成型质量中各影响因素进行灰色关联分析,获得各影响因素对灰色关联度影响的排序和最佳工艺参数组合。结果表明,采用该方法所得的寻优结果可直接用于汽车滤清器盖制品的试制与和生产,证明了该方法用于汽车滤清器盖注塑工艺多目标优化是有效的。     

基于改进神经网络的注塑工艺参数优化

以鼠标壳为实例,利用正交试验数据得到训练样本。以减小翘曲变形量为目标,运用竞争型神经网络的预测功能,实现注塑成型工艺参数控制。为进一步提高注塑成型质量,采用遗传算法完成工艺参数的优化,并得到最优解。最后,进行相关实验验证。结果表明:优化后,塑件翘曲变形量降低了23.67%,实验结果和预测结果基本吻合,在一定程度上提高了塑件的成型质量。     

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手机外壳成型工艺优化

针对手机外壳在成型过程中的翘曲变形、收缩和缩痕等缺陷,在正交试验的基础上,采用信噪比以及灰色关联度法把三目标问题转为单目标优化问题.通过极差分析,得到各因素对翘曲变形量、收缩率和缩痕深度的影响从大到小依次为:保压压力、注射时间、模具温度、保压时间和熔体温度.当保压压力设定为注射压力的120％、注射时间1.8 s、模具温...     

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。     

基于TOPSIS灰色关联的汽车双色开关面板的工艺参数优化

基于Moldflow软件对汽车双色开关面板进行仿真研究,选定外壳体积收缩率为单目标优化,内壳体积收缩率和整体翘曲变形量为多目标优化,结合主成分分析、灰色关联度和优劣解距离法(TOPSIS)来确定灰色相对贴近度,得出最优工艺参数组合和各因素影响程度。综合得出优化后的外壳体积收缩率为9.95%,内壳体积收缩率为2.827%,整体翘曲变形量为2.279 mm,为实际双色注塑成型提供了重要依据且达到了优化目的。     

基于神经网络汽车门把手的注塑工艺参数优化

针对汽车门把手在企业生产过程中存在的具体问题,采用数值模拟技术、正交试验设计理论和神经网络理论优化塑件的注塑工艺参数,获得较为准确的最佳工艺参数组合,提出新的预测塑件熔接痕长度和位置的方法.新技术和新思路的运用,在控制汽车门把手熔接痕方面产生了良好的效果.