薄壁塑件注射成型翘曲变形的工艺优化

本文以注射成型照相机前壳为研究对象,以注塑成型中的翘曲量为优化目标,利用正交试验结合CAE模拟技术,研究模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间、保压压力和冷却时间对制品翘曲的影响规律。用均值分析法得到最小翘曲变形的一组优化工艺参数组合,并进行CAE模拟验证。再运用方差分析确定各个工艺参数对翘曲变形的影响程度。     

薄壁塑件注射成型翘曲变形的工艺优化

本文以注射成型照相机前壳为研究对象,以注塑成型中的翘曲量为优化目标,利用正交试验结合CAE模拟技术,研究模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间、保压压力和冷却时间对制品翘曲的影响规律。用均值分析法得到最小翘曲变形的一组优化工艺参数组合,并进行CAE模拟验证。再运用方差分析确定各个工艺参数对翘曲变形的影响程度。     

基于注射成型CAE模拟的熔合纹确定与评价(Ⅰ)熔合纹的确定

基于注射成型CAE模拟产生的流动时间数据，将熔合纹的确定分为确定流动前沿初合点和由初合点扩展成熔合纹两步，通过深入分析初合点的特征，提出了确定初合点位置的高效算法，在初合点的基础上，向周边节点中沿流前时间最迟的节点进行扩展就可生成整个熔合纹，最后应用实例对该算法的可靠性进行了验证。     

基于注射成型CAE模拟的熔合纹确定与评价:(Ⅱ)熔合纹的评价

在深入分析熔合纹影响因素的基础上，建立了采用人工神经网络方法的熔合纹定量评价模型，并通过实验进行验证，结果表明，神经网络的预测值与实测值能较好地吻合。     

基于优化组合遗传算法的塑料薄壁件注射成型工艺参数预测

在传统遗传算法的基础上,采用Gray编码和锦标赛寻优策略、全局搜索和局部搜索相结合的优化组合算法,结合CAE分析结果,对影响薄壁件质量因素的主要注射成形工艺参数进行预测,并通过实例验证算法的可行性,为塑料薄壁件成型工艺优化提出了一条新思路。     

CAE技术对塑料注射成型的可行性分析

本文具体分析了案例的成型参数、进浇、充模、冷却等情况及模流过程中可能出现的问题，并与实际成型的结果进行对比，验证了CAE技术分析的可行性。由此可知，CAE技术对塑料注射成型的工艺参数分析和模具设计有一定的理论指导作用，对提高产品的质量和生产率有一定的实际意义。     

塑料薄壁件注射成型工艺参数优化

针对传统遗传算法在处理薄壁件注射成型工艺参数优化问题时存在的全局搜索和局部搜索之间的矛盾以及局部搜索能力不足等问题,提出了优化组合遗传算法,实例验证了该算法的可行性。     

注塑成型工艺对包塑成型嵌件变形的影响

利用ANSYS Workbench软件对汽车接插件成型过程中嵌件受力变形进行分析,分析细针状嵌件在注塑成型过程中的变形情况。采用包塑成型的优化工艺方案,先设计一个工艺过渡件,对细针状嵌件进行定位,再将工艺过渡件以嵌件的形式进行注塑成型,并对其嵌件受力进行分析。实际生产表明,应用包塑成型重叠注塑工艺可以提高产品质量,使其满足使用要求。     

嵌件成型的自动化生产

嵌件的成型一直为复杂工艺所困挠，一家公司通过技术创新使之自动化，缩短了循环周期，改进了产品质量，提高了生产效率。     

LED透镜注射成型工艺稳健性优化分析

采用稳健设计方法,以LED透镜折射率变化为实验目标,模具温度(A)、熔体温度(B)、保压压力(C)、保压时间(D)、冷却时间(E)为影响因素,设计了L16(45)正交实验矩阵,并对LED透镜的注射成型过程采用Moldflow软件进行模拟分析,获得最优工艺参数的组合为A2B4C4D3E4。结果表明,保压压力对LED透镜折射率的影响最大,保压时间次之,模具温度、熔体温度、冷却时间对折射率的影响不大,保压压力越大,信噪比越大,折射率变化越小;优化后采用较高的保压压力和较长的冷却时间,可以改善透镜内部残余应力,减小体积收缩率,折射率变化和翘曲变形量减少,透镜各个方向上光的相移明显降低,从而提高了LED透镜的光学性能和成型质量。     

基于神经网络的注塑成型工艺优化

介绍了一种基于CAE把Taguchi实验设计方法和神经网络结合使用的注塑成型工艺优化方法，并通过一个简单的实例对该方法的可行性进行了验证。结果表明：神经网络结合Taguchi实验设计方法的优化算法，可以对注射成型过程中的注射压力最大值进行优化和预测；在进行最少次实验的结果上给出最佳实验因素水平组合，确定出最佳实验条件，并将实验因素对实验目标的影响大小排序，由此获得较重要的实验因素，从而进行注塑成型工艺优化及控制。     

基于Moldflow二次开发技术的注射成型工艺方案优选和缺陷评估

基于Moldflow二次开发技术开发出注射成型工艺方案优选分析器和熔接线综合预测器,可以根据目标值对用户提供的多组工艺参数组合进行优选,并可以评估最优工艺条件下的熔接线风险,不但提高了效率,而且使工艺优化更有针对性和实用性.     

注塑成型工艺参数对汽车保险杠翘曲变形的影响研究

结合Moldflow模拟分析软件和正交实验设计,通过对汽车保险杠的注射成型过程的数值模拟,系统分析了熔体温度、模具温度、注射时间、保压压力和保压时间等工艺参数对制件翘曲变形的影响规律.研究得到了最佳工艺参数组合方案,导人Moldflow软件分析后发现保险杠的翘曲变形得到明显改善;并通过实际的注塑成型实验验证了Moldflow分析结果.     

基于Moldflow的注射成型与注压成型对比研究

通过对注射成型和注压成型方法的Moldflow模拟仿真,结合两种成型方法的特点,对注射成型和注压成型方法生产超薄导光板的工艺条件和制品质量进行了详细的对比和分析。结果表明,注压成型制品所需的注射压力明显小于注射成型制品,注压成型可以节约能源;注压成型制品的残余应力和翘曲变形数值都小于注射成型的制品,注压成型能够增加制品生产的合格率,可以提高生产效率。     

注塑成型熔接痕缺陷研究进展

根据国内外对熔接痕的各项研究,介绍了熔接痕的分类、形成过程、熔接痕的特点、数学模型及预测模型、影响熔接痕的各种因素等内容;并介绍了控制熔接痕的措施,对于全面了解熔接痕缺陷及研究进展将会有一定帮助.     

汽车排气管注射成型模流分析

采用Moldnow3．1软件对汽车排气管注射成型进行动态模拟，分析了影响制品翘曲变形的主要原因并提出解决了方案。利用Moldnow3．1进行注塑模拟分析，确定出最佳注塑工艺参数，为用户提供最佳的工艺方案。     

注塑制品翘曲变形的数值模拟优化与预测

以电池后盖板为CAE模拟分析模型,利用正交试验设计方法,将减小制品翘曲变形量作为优化目标,得到各工艺参数对制品翘曲变形量的影响程度及最优化工艺参数组合。利用径向基函数RBF神经网络对制品翘曲量进行预测,建立了各工艺参数与制品翘曲变形之间非线性映射关系模型,并与BP神经网络进行了对比。结果表明:RBF神经网络模型,可以较准备地预测制品的翘曲变形,并且在精度、训练速度等方面优于BP网络。     

折光板注射成型缺陷的CAE研究

对捷达轿车车灯上的折光板生产过程进行了CAE分析。分析了产生缩痕、气泡等缺陷的原因,提出了抑制缺陷的方法。为最大限度地补料,保压曲线的确定是经过一次预分析,通过确定最后充填部分树脂冷却到不流动的温度所需要的时间及浇口处树脂冷却到凝固温度所需要的时间确定的。观察实际生产过程发现,产品内部的气泡是由于生产过程中小气泡集中的结果。分析及实际验证结果表明：折光板的缺陷是由于注射成型结束时产品中心部和表面温差、体积收缩差大造成。原有产品的浇口厚度薄,过早凝固,无法通过保压及时补料,采用扩大尺寸的直浇口,可以避免浇口过早凝固,使产品中心部和表面的温差及体积收缩均匀分布,进而通过保压消除了由于收缩产生的缺陷。     

塑料产品表面装饰新工艺--模内复膜

简要介绍了模内复膜工艺的分类、工艺特性对比、各类模内复膜工艺的工艺过程.同时讨论了模内复膜产品设计原则以及装饰膜的预成型工艺及其公差经验值.