蠕变时效成形工艺参数多目标优化

提出了一种综合运用试验设计、响应曲面法及多目标优化的工艺参数优化方法,以成形效率和时效后材料的屈服强度为试验指标,以时效温度、时效时间和应力为试验变量,按Box-Behnken试验设计方案进行试验;利用试验结果构造试验指标和试验变量间的响应曲面并对其分析;结合响应曲面建立多目标优化模型;运用基于动态目标加权的具有量子行为的粒子群算法得到Pareto最优解集;提出一种最小归一化距离选解法,从非劣解集中选出最优解,得到综合最优工艺解187.9℃、6.42 h、250 MPa。按优化前后的工艺参数进行单曲率蠕变时效成形试验,相比优化前,成形效率由14.0%提高到19.4%,屈服强度由442.354 MPa提高到451.786 MPa,两个目标同时得到了优化,验证了工艺参数优化方法的有效性。     

基于多目标遗传算法优化板料拉深成形工艺参数

利用人工神经网络构建了板料拉深成形的目标函数模型,建立了板料拉深成形工艺参数和性能评价指标之间的映射关系.以多种工艺参数(压边力、摩擦因数等)作为优化变量,多种成形缺陷(起皱、破裂等)作为优化目标,结合多目标遗传算法和数值模拟,建立了板料拉深成形工艺参数的优化设计模型,大大提高了优化的效率.以油底壳下盖为例,对其拉深成形工艺参数进行了优化,通过对优化结果进行数值模拟可以看出,该优化参数完全避免了各种缺陷的产生,这说明该优化算法具有较好的优化结果.     

多目标质量的覆盖件成形工艺参数优化

覆盖件冲压是复杂的塑性变形过程,成形工艺参数较多,难以精确地建立工艺参数与成形质量之间的关系。选取优化合理的工艺参数匹配是保证无破裂、无起皱和板料厚度均匀分布等成形质量的关键。通过将压边力、拉深筋高度、凸筋圆角半径、凹筋圆角半径、摩擦因数作为自变量的条件下,以正交试验为设计方案,模拟轮包覆盖件成形,获得成形质量目标破裂、起皱、厚度最大变薄率的数据。通过层次分析法计算多质量目标的权重,利用灰色系统理论,分别计算成形质量对理想单目标值的关联系数和多目标函数的关联度,进一步计算获得各成形工艺参数的平均关联度,用优化的工艺参数进行有限元模拟验证,最终指导设计、试模,板料冲压结果表明成形的质量明显提高。     

火箭贮箱箱底充液拉深成形工艺的多目标优化

充液拉深成形技术能实现大型贮箱箱底的整体成形,然而成形件的质量受到许多工艺参数的影响。针对大型贮箱整体箱底构件充液拉深成形的起皱和破裂缺陷,以预胀压力、液室压力、压边力、压边圈圆角半径等工艺参数为研究对象,建立多目标优化模型。对贮箱箱底成形过程进行模拟,在此基础上,使用拉丁超立方采样法获得样本数据。采用克里金插值法(Kriging)和径向基函数(Radial basis function, RBF)建立工艺参数和质量指标之间的代理模型。利用NSGA-III算法和粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)确定了贮箱箱底达到目标(壁厚减薄率最小、破裂趋势最小、法兰边起皱最小、起皱趋势最小)时的最优工艺参数。最后通过实验验证了方法的有效性和结果的准确性。     

中高密度钨镍合金粉末注射成形(MIM)工艺参数的优化

在丰庆FC-80型注塑机上,用粉末装载量为53vol%的90W-7Ni-3Fe喂料成形打印座.用正交实验的方法研究了"射胶"面板上"射一"的压力、速度、时间之间的关系及其最优工艺参数组合.实验结果表明,在喂料温度为120℃,保压压力和保压时间分别为40bar和3s的实验条件下,"射一"的压力、速度、时间之间存在着显著的交互作用,压力和时间、压力和速度的交互作用大于任一因素的单独作用,我们对这种交互作用做了定性的描述.实验条件下的最优工艺参数组合为压力120bar,速度20%,时间6s.     

基于微型多目标遗传算法的薄板冲压成形变压边力优化

提出一种高效的薄板冲压成形变压边力多目标优化方法，该方法以减少冲压件的成形缺陷为优化目标，以变压边力曲线的特征参数为优化变量，采用自主开发的微型多目标遗传算法作为优化算法，并在优化过程中引入神经网络近似模型以减少数值模拟的次数，提高优化效率。通过NUMISHEET’93的U形弯曲标准模型和某车型前地板角支撑板冲压成形模型两个变压边力优化实例对该方法进行了验证。结果表明，该方法既能高效率地解决薄板冲压成形变压边力优化问题，又能仅通过一次计算就提供多组方案以满足对冲压件成形质量控制的不同需要。     

气体淬火工艺参数多目标优化方法

以平面应变问题气体淬火过程为研究对象,提出区域表面传热系数模型,根据此模型选择5个设计量进行5因子5水平中心复合试验设计.将设计的变量代入自行开发的淬火过程有限元分析软件进行计算,得到拟合变形程度、表面平均等效残余应力、平均表面硬度和表面硬度标准差的响应曲面公式.以变形程度、表面硬度和表面等效残余应力等为目标,建立多目标优化函数,并对多目标优化函数进行非线性优化.将优化结果代入淬火过程有限元模拟软件进行计算,并比较优化前后的数值.结果表明:用优化后的工艺参数进行淬火,可以提高零件的淬火质量,优化后各项指标均得到提高.     

管材激光成形的工艺参数优化

建立了管材激光弯曲成形工艺优化模型,采用优化软件iSIGHT与有限元模拟软件MSC.Marc相结合,对管材激光弯曲成形工艺参数进行优化,得到成形一定角度并高效成形的最佳工艺参数组合。     

响应面法在单点增量成形质量控制多目标优化中的应用

成形质量差是制约单点增量成形技术发展和商业化的主要因素之一,成形质量包括成形件的表面质量和几何误差。以典型圆锥形制件为研究对象,采用Box-Behnken Design实验方法,设计四因素三水平实验方案,利用响应面法研究工具头直径、层间距、板厚和成形角对表面粗糙度和几何误差的影响,并分别建立表面粗糙度和几何误差的二阶响应模型,最后利用响应模型分别对表面粗糙度和几何误差进行独立和同步优化。结果表明,层间距和板厚分别是影响表面粗糙度和几何误差最显著的因素。使表面粗糙度和几何误差同步最优的工艺参数组合为工具头直径16.0 mm、层间距0.5 mm、板厚0.57 mm、成形角65°,此时表面粗糙度和几何误差分别为0.97μm和1.939 mm。     

汽车水室注塑成型多目标工艺参数优化

以汽车水室为研究目标,结合Moldflow和正交试验进行注塑成型数值模拟.通过对正交试验模拟结果进行分析,确定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、充填时间对产品体积收缩率差值、翘曲变形量、缩痕深度的影响程度.运用加权综合评分建立多指标综合评价数学模型,并对3个指标进行综合评分.通过对综合评分的极差分析确定模具温度、...     

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。     

Intelligent methods for the process parameter determination of plastic injection molding

Injection molding is one of the most widely used material processing methods in producing plastic products with complex geometries and high precision. The determination of process parameters is important in obtaining qualified products and maintaining product quality. This article reviews the recent studies and developments of the intelligent methods applied in the process parameter determination of injection molding. These intelligent methods are classified into three categories: Case-based reasoning methods, expert system- based methods, and data fitting and optimization methods. A framework of process parameter determination is proposed after comprehensive discussions. Finally, the conclusions and future research topics are discussed.     

基于ANSYS的注塑机前模板拓扑优化

针对注塑机肘杆式合模机构中模板要满足降低重量,提高强度、刚度及疲劳寿命的设计要求,应用ANSYS及FE-SAFE软件对某型号注塑机前模板进行了拓扑优化,从两个方向入手,即:对现行的结构再进行拓扑优化;回到原始的结构,并对其进行拓扑优化,寻求最合理的设计形式。对优化后的模板进行了应力、变形分析及疲劳分析,并对比了模板优化前后的应力、变形及疲劳情况。研究结果表明,优化后的模板模型质量更小,且最大应力更小、变形更小,具有更好的疲劳性能;通过应用ANSYS及FE-SAFE软件优化,注塑机前模板的强度、刚度、疲劳寿命及可靠度均得到了相应的提高,同时模型的质量减少,能够更加充分和合理地使用材料。     

注塑参数优化方法研究

对参数优化方法在注塑研究中的应用进行综述,阐述了各方法的基本原理和主要特点,着重讨论优化方法所适用的优化问题的类型和其对注塑翘曲、收缩、熔接缝及强度的预测能力以及模拟软件的应用,探讨了不同优化方法相结合对搜索效率和优化结果的影响。强调了基于知识的参数优化方法在注塑研究中的重要性。     

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。     

Structural scheme optimization design for the stationary platen of a precision plastic injection molding machine

The current development of precision plastic injection molding machines mainly focuses on how to save material and improve precision, but the two aims contradict each other. For a clamp unit, clamping precision improving depends on the design quality of the stationary platen. Compared with the parametric design of stationary platen, structural scheme design could obtain the optimization model with double objectives and multi-constraints. In this paper, a SE-160 precision plastic injection molding machine with 1600 kN clamping force is selected as the subject in the case study. During the motion of mold closing and opening, the stationary platen of SE-160 is subjected to a cyclic loading, which would cause the fatigue rupture of the tie bars in periodically long term operations. In order to reduce the deflection of the stationary platen, the FEA method is introduced to optimize the structure of the stationary platen. Firstly, an optimal topology model is established by variable density method. Then, structural topology optimizations of the stationary platen are done with the removable material from 50%, 60% to 70%. Secondly, the other two recommended optimization schemes are given and compared with the original structure. The result of performances comparison shows that the scheme II of the platen is the best one. By choosing the best alternative, the volume and the local maximal stress of the platen could be decreased, corresponding to cost-saving material and better mechanical properties. This paper proposes a structural optimization design scheme, which can save the material as well as improve the clamping precision of the precision plastic injection molding machine.     

正交试验设计的注塑成型工艺参数多目标优化设计

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.     

Experimental-based optimization of polymer injection molding process parameters using anfis-ga method

Compared with ordinary injection-molded parts, the slender, cantilevered, and thin-walled plastic parts are harsh on the injection molding process conditions. For complexity and particularity, it is difficult to form such parts. It is also more likely to cause excessive warpage deformation, affecting the molding quality and performance. The automobile audio shell is a typical slender, cantilevered, thin-walled plastic part. When the mold structure and material are determined, optimizing its injection molding process is the most economical and effective method to manufacture the products with the optimum properties. In order to minimize the warpage deformation, the adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) and genetic algorithm (GA) were adopted to optimize the injection molding process parameters. In particular, considering the high-dimensional nonlinear relationship between the process parameters and the warpage, the ANFIS is constructed as the prediction model of the warpage. Then, the GA is used to globally optimize the prediction model to determine the optimal process parameters. The results show that the optimization method based on ANFIS-GA has a good performance. The warpage is reduced to 0.0925 mm while reduced by 88.25 %. The optimal injection molding process parameters are used for simulation and manufacture, verifying the effectiveness and reliability of the optimization method.

     

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

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.     

基于灰色理论的车门系统参数多目标优化

针对车门系统设计参数选择问题,提出了一种基于灰色理论的参数多目标优化方法。对车门系统设计参数中的可控因子进行正交试验设计,利用有限元方法获取车门下沉量和车门质量在不同参数组合下的响应值,并依据不同参数组合下的车门制造工艺确定车门成本。采用灰色相关理论对试验结果进行计算和分析,得到各因子在不同水平下与车门下沉量、车门质量、车门成本的关联系数和关联度,确定了一组各因子的优选组合,经试验验证,取得了较好的效果。