基于CAE与正交试验的多指标注塑成型工艺参数优化

以一次性叉塑料件为例,运用CAE软件Moldflow采用正交试验方法进行仿真模拟多指标试验。研究了注射温度、模具温度、注塑压力和注射时间等不同成型工艺参数对各项试验指标的影响,通过对试验结果运用多指标综合加权评分法分析,在试验范围内获得最佳成型工艺参数组合。     

基于CAE的注塑工艺优化

运用模具CAE软件对所选塑料制品进行填充、冷却、翘曲仿真模拟,利用正交试验设计的方法分析得到工艺参数的最优组合,为模具的制作和注塑生产工艺的设计提供试验依据.     

基于CAE的薄壁注塑件工艺参数多目标优化研究

以某相机外壳为例,利用Moldflow软件进行有限元网格划分,建立冷却系统和流道。选取模具温度、熔体温度、注射时间、注射压力和冷却时间这5个工艺参数为研究对象,以相机外壳的缩痕指数、体积收缩率和最大变形量为指标,利用正交试验建立L16正交试验表,同时通过信噪比、极差分析和方差分析,得到各个因素的权重以及最优的工艺参数组合,最后对该工艺参数优化组合进行了模拟验证。     

基于Moldflow的薄壁注塑件的工艺参数优化

以充电器外壳为例采用Moldflow软件对各工艺参数进行注射成型过程的模拟.运用信噪比分析分别研究各工艺参数对收缩、锁模力和翘曲变形的影响权重,得到最小目标值对应的最优工艺组合.利用最优组合对应的工艺参数,模拟试验验证了正交试验的有效性.利用正交试验对该薄壁注塑件进行了工艺参数优化的可靠性验证.     

气辅注射成型工艺参数正交试验CAE模拟设定

介绍了气辅注射成型中的CAE分析方法;阐述了气辅制品缺陷与工艺参数的关系;运用正交试验方法对待定气辅成型工艺参数进行合理的实验设计,采用塑料成型过程模拟仿真软件MoldflowPlasticInsight5.0对气辅成型塑料周转箱制品进行FLOW-COOL-FLOW分析,代替传统试模方法,并对CAE后处理结果进行综合分析,得到一组优化的工艺参数组合。该组气辅成型工艺参数组合可作为实际生产中的气辅成型工艺参数设定值。     

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CAE和DOE技术的注射成型工艺优化

以打印机上盖为例,以体积收缩率、翘曲量和沉降斑指数为考察指标,结合CAE和DOE技术研究了模具温度、熔体温度、注射时间、保压压力和保压时间五个工艺参数对考察指标的影响,用DOE软件回归拟合得到体积收缩率、翘曲和沉降斑指数的预测模型,并运用该模型求解最佳的工艺参数,通过试验验证了该方法的可行性.     

基于正交实验与CAE模拟优化水箱盖的成型参数

为研究某品牌的智能马桶水箱盖,将聚丙烯(PP)作为填充材料,运用CAE技术对该产品进行了仿真模拟,得到填充与翘曲变形的分析结果,并采用正交试验的方法分析了各个成型工艺参数对总翘曲变形量的影响。通过极差法对正交试验的结果进行分析,得到影响产品质量的因数从小到大依次为熔体温度、冷却时间、注射时间、模具温度、保压压力及保压时间。验证了Moldflow软件优化后的参数,总翘曲量最小值为0.928 mm。最后,通过最优的工艺参数进行实际注塑试模,检测得到产品的翘曲变形量为0.974 mm,与模拟结果的相似度达到95%以上,结果较理想,同时也验证了正交试验的可行性,为智能马桶水箱盖的生产提供了理论指导。     

基于正交试验的气体辅助注射成型工艺参数优化

以21英寸彩电前壳为例,将Moldflow 2010作为CAE模拟试验平台,以熔体温度、模具温度、熔体注射时间、气体延迟时间、气体压力为关键工艺因素,考察了气体辅助注射成型时制品的翘曲变形量和气体穿透情况.采用正交试验法及极差分析法对Moldflow模拟试验结果进行分析,确定并验证了较优工艺参数组合的正确性.     

基于正交实验法的气体辅助注射成型工艺参数优化

以CD机体盖为例,以Moldflow作为主要分析研究工具,考察了气体辅助注射成型时制件的气体穿透长度和气指效应情况.以熔体的预注射量、气体延迟时间、熔体注射温度、注气压力等为关键工艺因素,采用正交实验法,利用Moldflow对正交实验方案进行模拟试验,得到不同工艺因素对气体穿透长度、气指效应的影响情况,并确定了最佳工艺参数组合.     

基于CAE和神经网络的注射成型工艺参数优化

通过CAE数值模拟计算,研究了注射成型工艺参数对翘曲变形的影响,以工艺参数为输入参数,以翘曲变形量作为输出参数,构建神经网络模型。以CAE分析结果作为训练样本和校验样本,结合正交实验方法对注塑工艺参数进行优化。这种方法把CAE模拟技术、正交实验技术和神经网络技术有机结合,可以明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,能获得比单纯使用正交实验和有限元分析更好的结果。     

基于正交试验和Moldflow的注塑制品表面质量成型工艺优化设计

以手机电池盖为例,采用正交试验法和Moldflow仿真模拟相结合,研究了不同成型工艺参数对注塑制品翘曲量以及缩痕指数的影响,并通过对试验数据的分析处理,得到优化的成型工艺参数,从而实现了注塑工艺参数设计的优化.     

基于多指标综合评价的注塑工艺参数优化

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。     

Taguchi DOE实验设计法注射成型工艺参数优化

将CAE技术与DOE技术相结合,可在较少的分析次数下自动获得优化工艺,从而改善注塑制品的质量。以一工业用注塑制品为例,采用Taguchi DOE实验方法进行实验分析,研究了工艺参数对注塑制品体积收缩率变化和翘曲变形的影响,获得的优化工艺参数可使其体积收缩率变化和翘曲变形达到最小。结合CAE模拟分析结果,通过样件试制对优化的工艺参数进行了验证。