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针对玻璃纤维增强聚丙烯(PP)注塑制品存在的翘曲变形缺陷, 利用计算机辅助工程(CAE)以及正交实验设计相结合的方法,以汽车内饰件为例,研究了注射工艺参数如熔体温度、模具温度、纤维含量、注射时间、速度压力转换对制品成型翘曲的影响。结果表明,纤维含量、模具温度对翘曲变形影响作用较为明显,且存在最佳值;通过优化工艺参数,可使注塑制品翘曲变形最小,提高注塑制品的品质。 相似文献
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工艺参数对ABS、PP注塑件翘曲变形影响的对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用Taguchi DOE技术研究了工艺参数对丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS)和聚丙烯(PP)两种材料注塑件翘曲变形的影响,并获得优化的工艺参数以使制品的翘曲变形量最小.以碱性蓄电池盖为例,利用L9(34)正交矩阵进行实验,并采用标准变量分析法(ANOVA)对工艺参数对制品翘曲变形的影响程度进行了对比研究,结果表明:对于两种材料的电池盖,在所选工艺参数中,保压压力和熔体温度对翘曲变形的影响程度最大,获得了最佳工艺参数组合,并预测出在优化工艺参数组合下的最小翘曲量,对注塑生产具有一定的指导意义. 相似文献
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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。 相似文献
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运用注塑模具分析软件Moldflow对EDS2880智能控制电柜用手柄制件在注塑成型过程中的注塑翘曲变形工艺参数进行了优化。主要通过将UG创建的CAD模型导入CAE软件、进行网格划分和缺陷修改、按设计要求在Moldflow软件中创建浇注系统和冷却系统,并对其进行注射、保压、冷却、翘曲分析等注塑仿真试验,对各个试验环节结果进行分析。通过正交试验法安排注塑仿真试验,获得各种不同参数条件下塑件的翘曲变形量,将这些翘曲变形量进行极差分析排序,获得不同工艺参数影响塑件注塑翘曲变形的程度,最后按产生翘曲变形最小的原则进行工艺参数的组合,得出优化工艺参数,满足了客户需求。 相似文献
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针对某电器活动上盖翘曲变形及体积收缩问题,对相关注塑工艺参数进行正交实验设计,在Moldflow中模拟分析,并对翘曲变形量及体积收缩率进行信噪比优化处理。利用灰色关联分析法得到翘曲变形量和体积收缩率的灰色关联度,通过对灰色关联度进行极差分析得到各注塑工艺参数对塑件综合目标(翘曲变形量及体积收缩率同时较小)的影响程度为:保压时间>注塑时间>模具温度>熔体温度>保压压力>冷却时间,同时由灰色关联度极差分析结果得出最优工艺参数组合,在最优工艺参数组合下的翘曲变形量相对于正交实验水平下最小翘曲变形量降低了11.8%,体积收缩率相对于正交实验水平下最小体积收缩率降低了5.9%。最后采用粒子群优化算法(PSO)优化后的支持向量机(SVM)神经网络模型对该塑件翘曲变形量及体积收缩率进行预测,通过与不优化的SVM神经网络及BP神经网络预测模型相比发现,PSO–SVM神经网络模型预测精度及稳定性都优于SVM及BP神经网络,可以用于塑件翘曲变形量和体积收缩率的协同优化,解决塑件实际翘曲变形及体积收缩问题。 相似文献
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介绍了改性PP板状制品的注射成型技术,探讨了如何通过调整注射温度、压力、时间等工艺参数及改善模具条件,减少收缩凹陷、翘曲变形、熔接痕等成型缺陷,确定了最佳工艺条件,取得良好效果。 相似文献
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壳体制品注塑工艺参数CAE优化分析 总被引:8,自引:3,他引:5
应用Moldflow软件对壳体制品注射成型工艺参数进行了优化分析,模拟出制品成型过程中的最佳注塑压力、锁模力、模具温度、熔体温度、注射时间、保压压力和保压时间、冷却时间。采用该成型工艺参数结合合理的注塑模具能注塑出最佳的塑料制品,为成型过程的顺利进行提供指导依据,模拟结果具有一定的理论意义及实际指导价值。 相似文献
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针对注射成型过程的复杂性、影响制品质量因素的多样性及制品质量评价标准不统一的问题,应用正交实验法及注塑模拟分析软件Moldflow分析了注塑工艺参数(模具温度、注射时间、保压压力、保压时间等)对手机外壳注塑件综合质量(最大变形量、体积收缩率和沉降指数)的影响。在正交实验的基础上,采用模糊加权综合评价法对制品的综合质量进行评判,得出最佳的成型工艺方案并进行了模拟验证。 相似文献
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