空调转接头的注塑工艺参数优化

以空调转接头塑料制品为例,结合正交实验,以翘曲量为评价指标,研究模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间等注塑工艺参数对制品翘曲变形的影响,运用极差法对正交实验结果进行分析,得到各工艺参数对翘曲变形影响的主次程度,最终获得最优工艺参数组合,即模具温度60℃,熔体温度240℃,保压压力35 MPa,保压时间15 s,在此工艺组合下的翘曲量为0.092 1 mm。     

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Mold?ow和BP神经网络的汽车后视镜外壳注塑工艺优化

为解决汽车后视镜外壳的注塑翘曲缺陷问题,利用Moldflow对正交试验16组参数水平组合的成型过程进行模拟,得到各因素对翘曲变形量的影响程度,然后采用BP神经网络预测的方法得到最佳工艺参数组合为:模具温度70℃、熔体温度210℃、注射时间1.4 s、保压时间16 s及保压压力100 MPa。     

基于响应面法和保压曲线的注塑工艺参数优化分析

以某一电工仪表外壳为研究对象,模具温度、熔体温度、充填时间和保压压力4个注塑工艺参数为优化目标,制品残余应力和体积收缩率为试验目标函数,采用响应面法(RSM)进行试验设计。所得最优工艺参数优化组合为:模具温度80℃、熔体温度285℃、充填时间1.8 s、保压压力89.18 MPa。经Moldflow模拟,得到最大残余应力与最大体积收缩率分别为54.83 MPa和3.395 4%,这表明响应面模型对工艺参数具有很好的优化效果。以此工艺参数组合为基础,进一步对保压曲线进行优化,得到了近乎最小的残余应力和体积收缩率,从而保证了产品质量,提高了生产效率。     

基于翘曲分析的注塑模工艺参数的优化

结合CAE及Taguchi DOE技术,研究工艺参数对注塑制品翘曲量的影响。采用了有交互作用的L16(215)正交表设计实验以及没有交互作用的L9(34)正交表设计实验,研究了因素如熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间和注塑时间对翘曲影响的显著性。对所选参数,保压压力和熔体温度对注塑制品的翘曲量影响最大。通过两次正交设计实验,使手机上壳制品的翘曲量减少了34.23 %,提高了制品品质。     

基于正交试验的PP车门内饰板注塑工艺参数优化

采用正交试验方法,利用Moldflow分析软件对汽车车门内饰板进行注塑成型模拟,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对注塑件翘曲变形的影响,找出了可以降低车门内饰板翘曲变形量的最佳工艺参数,并通过实际生产验证了所选工艺参数的正确性。当模具温度为35℃、保压时间为18 s、保压压力为60MPa、熔体温度为220℃、注射时间为7 s时,车门内饰板的翘曲变形量最小,Moldflow软件模拟出的最小值为8.33 mm;而采用优选工艺参数进行实际注塑得到的车门内饰板翘曲变形量为8.85 mm,与模拟结果基本吻合。     

基于Grey-Taguchi方法的汽车内置储物盒注塑工艺参数多目标优化

以某汽车内置储物盒为研究实例,运用CAE软件建立了储物盒注塑成型的数值模型。选取模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力及注射时间5个注塑工艺参数为影响因素,以储物盒的翘曲变形量及缩痕指数为优化指标,通过L_(16)(4~5)正交试验分析,获得翘曲变形及缩痕指数最小的最优工艺参数组合及影响趋势,并结合灰色关联分析法,将多目标优化转化为单目标优化问题,获得兼顾两目标的最优工艺参数组合。仿真验证结果表明:优化后的翘曲变形量减小了9.25%,缩痕指数降低了33.42%,获得了较高品质的塑件。     

Moldflow在汽车内饰板注塑成型工艺参数优化中的应用

以汽车内饰板为研究对象,设计合适的浇注系统,优化填充时间、模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间等工艺参数,利用CAE技术和Taguchi正交试验法,通过模拟实验得出不同工艺参数组合下的翘曲变形量。通过均值分析、极差分析和方差分析研究各个工艺参数对翘曲变形量的影响,得到一组较为理想的工艺参数组合,使得翘曲变形量得到优化。     

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CAE分析的注塑成型工艺参数对塑件缺陷的影响

利用Moldflow软件对冰箱台面框塑件翘曲变形受注塑成型工艺参数的影响规律进行分析,并结合实例,推断出翘曲等工艺缺陷在实际生产前均可以根据模拟分析结果,预先合理选择成型工艺参数来获得改进或消除,从而改善产品质量,降低生产成本。     

基于稳健设计的汽车尾灯罩注塑工艺优化

以某汽车尾灯罩的翘曲变形量为主要优化目标,应用Moldflow软件,采用稳健设计的方法,结合随形冷却水道设计,对汽车尾灯罩注塑工艺参数进行优化,确定模具温度、熔体温度、注射时间、冷却时间、速度/压力转换作为参数,得到了各工艺参数的最优组合为：模具温度75℃,熔体温度250℃,注射时间1.8 s,冷却时间12.0 s,速度/压力转换100%。结合随形冷却水道的设计模拟优化后,翘曲变形量由最初的0.411 8 mm优化为0.154 4 mm,翘曲变形量减少了62.51%,说明稳健设计方法结合随形冷却水道设计对提升复杂零部件产品质量起到了重要作用。     

基于BP网络的注塑件翘曲变形工艺参数优化研究

利用BP神经网络对注塑工艺参数及其相对应的翘曲变形量样本进行训练，得到了描述工艺参数到翘曲量映射关系的人工神经网络（ANN）模型；验证了此模型的准确性；得出了工艺参数与注塑件翘曲变形量的内在联系，为以后的参数优化以及翘曲量预测起到重要的指导作用。     

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.     

基于BP-TGA算法的注塑成型工艺参数优化

以鼠标壳为实例,利用正交试验数据作为训练样本,以翘曲变形量为目标,经反复训练找出最佳BP网络模型作为注塑工艺参数组合优劣的评价系统。在BP网络模型的基础上,融入禁忌遗传算法作为优化算法(BPTGA算法)对注塑工艺参数组合进行优化,从而找出翘曲变形量最低的参数组合。仿真实验表明,通过BPTGA算法可高效、准确地在指定范围内找出最佳工艺参数组合,从而大大提高产品设计效率和制品质量。     

塑料制品注塑工艺参数的合理配置

介绍了塑料注塑工艺中影响制品质量的主要工艺参数及选用原则,并阐述了采用流动模拟技术对模具结构设计和工艺参数优化装置的指导作用。     

基于正交法的汽车前罩板注塑工艺参数优化研究

以汽车前罩板为研究对象,应用Moldflow有限元分析软件,针对工件质量缺陷或问题产生的原因,合理设计了模具的浇注系统和温度调节系统.以翘曲变形量作为质量指标,采用多因素正交法,获得了塑件在熔料温度、模具温度、保压压力、保压时间、注射时间五因素四水平下成型的翘曲变形量.采用方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.     

基于正交试验法的汽车保险杠注塑成型工艺参数多目标优化研究

以某汽车保险杠为研究对象,应用Moldflow有限元分析,以注塑成型质量中的翘曲量和体积收缩率为质量指标,采用CAE模拟技术结合正交试验,分析熔体温度、模具温度、注射时间、保压时间和保压压力对制品质量的影响规律。用极差分析法分别得到翘曲变形和体积收缩变形的最优工艺参数组合。最后利用多目标综合平衡法,选出兼顾最小的翘曲变形和体积收缩率的工艺参数组合,并对该工艺组合方案进行模拟验证。     

基于DOE和信噪比的手套箱外盖注塑工艺参数优化

对汽车手套箱外盖的结构进行整体分析,为满足其复杂结构的要求并解决实际生产中出现的质量缺陷,结合Moldex3D软件,优化了浇注位置,设计了传统水路冷却+隔水板冷却的混合冷却方案。以塑件翘曲变形量为质量目标,采用DOE和信噪比均值分析方法优化注塑工艺参数,最佳工艺参数组合为充填时间2.11s、塑料温度260℃、模具温度30℃、保压时间10 s、保压压力147 MPa、冷却时间15.89 s,其中,对翘曲变形量影响最大的是模具温度。优化后,缩痕指数从0.071%降低至0.041%,降低了42.25%,体积收缩率从11.351%降低至9.005%,降低了20.67%,翘曲变形量从4.446 mm降低至1.521 mm,降低了65.79%,表面质量更加均匀,保压效果更佳,优化效果明显。经过注塑工艺参数优化和实际试生产检验后,产品性能稳定,满足注塑生产要求。     

基于Taguchi和UDE试验设计的注塑工艺参数优化

基于Taguchi试验设计和均匀试验设计(UDE)方法,应用Moldflow对注塑过程进行模拟,对模拟结果分析处理,优化注塑工艺参数,并分析比较了Taguchi试验设计和UDE方法应用于注塑工艺优化的特点.结果表明,Taguchi试验设计和UDE均能满足注塑工艺优化的要求,但对多因素多水平试验,UDE方法试验次数较少,效率较高,优化结果较理想.