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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
保压阶段是注塑成型工艺的重要环节,保压工艺设置不恰当就会引起模腔中的压力分布不均匀,引起制件的翘曲变形、尺寸精度下降等严重的质量问题。介绍了薄壁注塑成型的定义,分析了保压工艺对薄壁制件成型的影响以及常见的保压方式对模腔压力分布的影响,利用Moldflow软件进行数值模拟,调整保压曲线,均衡模腔中的压力分布,并进行了注塑实验验证,结果表明:保压工艺对注塑件的翘曲变形有着显著的影响,与恒定保压相比,先恒压后线性递减的保压方式可获得较均匀的模腔压力分布,制件的体积收缩较均匀,制件的成型质量较好。  相似文献   

3.
以手机外壳为例,应用CAE软件模拟了注塑件的注塑成型过程。通过正交试验方法与模拟仿真实验的结合,对注塑成型的填充、保压、冷却和翘曲变形过程进行仿真实验分析,获得了制件不同条件下的翘曲变形值。并通过对试验数据的极差分析,得到了不同工艺参数对注塑过程翘曲变形的影响程度,进而得到一组优化的工艺参数组合,同时对优化后的工艺参数组合进行仿真模拟分析,得到了符合产品要求的翘曲变形量,为同类制品的工艺参数优化提供了依据。  相似文献   

4.
基于正交试验的注塑制件翘曲变形模拟分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用模流分析软件Moldflow对注塑制件葡萄筐盖进行翘曲变形分析,基于正交试验对模拟结果数据进行直观分析和方差分析,得出充填压力、保压时间、熔体温度、模具温度对翘曲变形的显著性,并获得试验水平基础上使制件翘曲量最小的最优参数组合以及最优参数组合下的制件翘曲值,并通过试验验证了结论的正确性.  相似文献   

5.
正交试验设计的注塑成型工艺参数多目标优化设计   总被引:2,自引:3,他引:2  
结合正交试验设计和注塑成型模拟软件Moldflow,对不同工艺条件下的注塑成型过程进行模拟分析,并运用模糊数学中的综合评判法,对塑件成型后的体积收缩率变化、表面缩痕指数和最大翘曲变形量三个目标值进行综合评判,得到综合评分.通过对综合评分的极差分析,确定模具温度、熔体温度、注塑时间、保压参数、冷却时间等工艺参数对综合评分的影响程度,并绘制因素水平影响趋势图,分析得出最优的注塑工艺参数组合方案,并对该工艺组合方案进行模拟验证.  相似文献   

6.
研究了浇注系统和成型工艺参数对薄壁件翘曲变形的影响,对制件浇注系统进行了优化,再在优化后的浇注系统基础上以模具温度、熔体温度、冷却时间、注射时间、保压压力和保压时间为计算工艺参数,在三维流动分析的研究基础上,对制品缺陷进行了CAE分析,通过采用正交实验法,进行均值分析、极差分析及方差分析,并结合各因素效应曲线图,得出了最优工艺参数组合及各成型工艺参数对翘曲变形影响的主次关系及影响程度。CAE分析与试验结果表明,塑件的翘曲量从1.861mm减少到0.6282mm。  相似文献   

7.
以汽车右A柱下饰板作为研究对象,进行正交模拟试验,探讨不同注塑参数对下饰板翘曲变形的影响,模拟结果表明:影响翘曲变形最显著的因素是熔体温度、保压压力;其次是冷却时间、注射时间;翘曲变形几乎不受模具温度、保压时间的影响;确定了下饰板成型的最佳工艺参数组合,在该工艺条件下注塑A柱下饰板翘曲变形量减少到2.206 mm,实际生产与模拟结果相符。  相似文献   

8.
翘曲变形是注塑件的主要缺陷,利用电器后盖对薄壁成型工艺进行研究。采用Moldflow软件对塑件成型过程进行数值模拟,研究了保压压力、塑件材料对注塑件翘曲变形的影响。对薄壁注塑件的数值仿真模拟结果进行统计分析,并且对影响注塑翘曲变形量的工艺参数进行综合分析,得到最优的工艺参数组合。研究结果表明:最佳的工艺参数组合可以使得塑件翘曲量变得最小。  相似文献   

9.
以打印机底壳为研究对象,借助Moldflow有限元分析软件和正交实验设计方法,研究熔体温度、模具温度、注射时间、保压时间和保压压力对产品翘曲变形量的影响,确定最佳工艺参数组合。实验结果表明注塑工艺参数对翘曲变形影响程度顺序为保压压力(E)注射时间(C)熔体温度(A)保压时间(D)模具温度(B);最佳工艺参数组合为A_3B_4C_4D_1E_4(下标为正交实验水平参数),最佳工艺参数组合的翘曲变形量2.308mm,翘曲变形有较大改善。  相似文献   

10.
利用Moldflow软件对薄壁件的注塑成型过程进行了模拟分析,设计了两种注塑成型方案,并进行了模流分析和翘曲情况分析,选择出最优的注塑方案。使用正交试验法分析翘曲变形的影响因素,寻找最优参数使薄壁件的翘曲变形最小。分析结果表明:薄壁件最优的注塑方案为两个浇口注塑方案;各因素对翘曲变化的影响程度为保压压力保压时间熔体温度模具温度;最优工艺参数为A2B1C2D2,即熔体温度280℃、模具温度60℃、保压时间10s、保压压力140MPa。最大翘曲变化量由优化前的2.781mm降到优化后的1.661mm。  相似文献   

11.
注射成型受众多因素影响,在制件结构和模具结构确定的条件下,通过合理的注射工艺参数,可消除或减少塑件成型中出现的缺陷。针对某企业在试生产一种储物箱箱盖时产生翘曲变形的问题,采用Taguchi试验方法,应用Moldflow对注射过程进行模拟,获得了塑件在熔料温度、模具温度、注射时间和保压压力四因素三水平下成型的翘曲变形量。采用极差分析,比较了不同工艺参数对翘曲变形量的影响程度,得到了优化的工艺参数组合。经试验验证,其效果良好,产品的翘曲变形得到了一定的改善。  相似文献   

12.
文中在薄壁注射成型中将CAE技术和DOE(design ofexperiment)相结合,以薄壁盖板塑件为例,利用Moldflow对各工艺参数进行注射成型模拟分析。通过分析塑件翘曲变形的原因,得出保压压力对翘曲变形起主导性作用。并在正交试验的指导下优化工艺参数,有效降低塑件的翘曲变形。  相似文献   

13.
注射成型参数对微结构阵列导光板翘曲量的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

14.
In this study, an adaptive optimization method based on artificial neural network model is proposed to optimize the injection molding process. The optimization process aims at minimizing the warpage of the injection molding parts in which process parameters are design variables. Moldflow Plastic Insight software is used to analyze the warpage of the injection molding parts. The mold temperature, melt temperature, injection time, packing pressure, packing time, and cooling time are regarded as process parameters. A combination of artificial neural network and design of experiment (DOE) method is used to build an approximate function relationship between warpage and the process parameters, replacing the expensive simulation analysis in the optimization iterations. The adaptive process is implemented by expected improvement which is an infilling sampling criterion. Although the DOE size is small, this criterion can balance local and global search and tend to the global optimal solution. As examples, a cellular phone cover and a scanner are investigated. The results show that the proposed adaptive optimization method can effectively reduce the warpage of the injection molding parts.  相似文献   

15.
基于神经网络和遗传算法的薄壳件注塑成型工艺参数优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立基于神经网络和遗传算法并结合正交试验的薄壳件注塑成型工艺参数优化系统.正交试验法用来设计神经网络的训练样本,人工神经网络有效创建翘曲预测模型;遗传算法完成对影响薄壳塑件翘曲变形的工艺参数(模具温度、注射温度、注射压力、保压时间、保压压力和冷却时间等)的优化,并计算出其优化值.按该参数进行试验,效果良好,可以有效地减小薄壳塑件翘曲变形,其试验数值与计算数值基本相符,说明所提出的方法是可行的.  相似文献   

16.
This study investigates warpage of electronic dictionary battery covers fabricated using thin-wall injection molding as a replacement for conventional insert molding. The primary concern is the molding window in thin-wall injection molding for acrylonitrile?Cbutadiene styrene (ABS) and polycarbonate (PC)+ABS plastics. Finally, the process parameters for thin-wall injection molding that eliminate warpage of electronic dictionary battery covers are identified. Experimental results demonstrate that the area of the molding window for ABS exceeds that for PC+ABS. Analysis of the molding window reveals that ABS is more appropriate than PC+ABS for battery covers. Low melt temperature, high injection speed, and high packing pressure eliminate battery cover warpage. Melt temperature is the most important process parameter for eliminating warpage when using both ABS and PC+ABS.  相似文献   

17.
During the production of thin shell plastic parts by injection molding, warpage depending on the process conditions is often encountered. In this study, efficient minimization of warpage on thin shell plastic parts by integrating finite element (FE) analysis, statistical design of experiment method, response surface methodology (RSM), and genetic algorithm (GA) is investigated. A bus ceiling lamp base is considered as a thin shell plastic part example. To achieve the minimum warpage, optimum process condition parameters are determined. Mold temperature, melt temperature, packing pressure, packing time, and cooling time are considered as process condition parameters. FE analyses are conducted for a combination of process parameters organized using statistical three-level full factorial experimental design. The most important process parameters influencing warpage are determined using FE analysis results based on analysis of variance (ANOVA) method. A predictive response surface model for warpage data is created using RSM. The response surface (RS) model is interfaced with an effective GA to find the optimum process parameter values.  相似文献   

18.
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。  相似文献   

19.

The main objective of the present article is to solve the problems of poor molding quality, large warpage, inadequate cooling effect and unsuitable selection of process parameters, in the injection molding process for passenger vehicle front-end plastic wing plate. The thickness and parting surface of the vehicle front-end fender were determined, the injection mold and its cooling system were designed. The relevant process parameters, affecting the product molding quality, were tested, according to orthogonal experimental approach, while their influence on the warpage was obtained, by analyzing the data. Finally, the BP neural network of warpage model was established and globally optimized using genetic algorithm. The optimal parameter combination of the injection molding process was derived as: melt temperature 236 °C, mold temperature 51 °C, cooling time 32 s, packing pressure 97 MPa and packing time 16 s.

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