基于DOE充填阶段注塑成型工艺参数的优化

结合CAE技术,针对注塑成型的充填阶段,应用Taguchi实验设计方法(Design of experiments),采用L9正交矩阵进行实验,研究了注射成型充填阶段所选参数对制品的熔体前沿加权平均流动温度、加权平均剪切应力、模腔平均压力的影响,优化工艺参数从而提高制品质量.结果显示,对于不同的实验目标各个因素的影响程度不同;对于手机壳这样一个实际的商业产品,制品厚度是影响制品质量的最重要的参数.     

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。     

汽车保险杠注塑CAE工艺分析

从汽车保险杠的注塑成型工艺入手,利用CAE软件对汽车保险杠模具的浇注系统进行了全面的研究分析,通过分析成型制品所需的注塑充填时间、注射不同阶段的温度、压力、产品表面熔接线及气穴分布等,并结合产品特点成功设计了八点针阀式浇注系统。通过数值模拟试验验证了8点针阀式热流道进胶系统能带来平稳的注塑填充效果、较低的注塑压力、合理的前锋温度和较好的熔接质量。     

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。     

注塑成型工艺参数对汽车保险杠翘曲变形的影响研究

结合Moldflow模拟分析软件和正交实验设计,通过对汽车保险杠的注射成型过程的数值模拟,系统分析了熔体温度、模具温度、注射时间、保压压力和保压时间等工艺参数对制件翘曲变形的影响规律.研究得到了最佳工艺参数组合方案,导人Moldflow软件分析后发现保险杠的翘曲变形得到明显改善;并通过实际的注塑成型实验验证了Moldflow分析结果.     

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.     

基于正交试验汽车前灯注塑工艺参数优化

以某厂汽车前灯为研究对象,采用正交试验法设计试验方案,使用Moldflow对其进行翘曲模拟分析,以保压压力、保压时间、注射时间、V/P(速度/压力)转换为试验因素,分析其对翘曲变形量的影响规律,旨在获取最小翘曲变形量,找到最优的工艺参数组合,再次模拟验证得到翘曲变形量为1.828 mm,通过分析,优化后的工艺参数组合有效减小了翘曲变形量,并且发现4因素对翘曲变形影响程度为:保压压力保压时间注射时间V/P(速度/压力)转换,进而提高了制品的使用性能,为实际注塑工艺参数的设置提供了正确理论指导。     

基于缩痕最小的汽车保险杠成型工艺参数优化

针对某汽车保险杠出现的缩痕问题,在实验设计及数值模拟的基础上,通过方差分析技术确定了该保险杠缩痕指数的显著性会影响成型工艺参数;采用响应曲面法建模理论,建立了可以适当描述该保险杠缩痕指数与主要成型工艺参数之间的评价数学模型;并运用改进遗传算法优化了该模型,得出了一组基于缩痕最小的工艺参数,并经模拟实验验证了该优化组合的工艺可行性。     

汽车保险杠冷热流道结合注塑成型工艺CAE优化分析

结合CAE分析软件,通过对汽车前端保险杠塑料件进行浇口位置和数量、浇注系统和冷却系统的前期优化分析,确定了最佳注塑成型工艺参数,将工艺参数转换成注塑机能操作的参数后,进行保压分析,获得了确保塑料件注塑成型质量并最终应用于生产的注塑操作工艺卡;通过优化塑料件注塑成型工艺方法和参数,有效消除了塑料件的翘曲变形等缺陷,提高了塑件成型质量和试模效率,缩短了模具的研制周期和生产成本。     

基于DOE实验的汽车塑件CAE优化与注塑模具设计

以某汽车塑件为例,针对其结构及分型复杂、注塑难等问题,基于DOE实验和CAE分析对其注塑所需工艺参数进行了仿真和优化。通过浇口位置和数量的优化,获得了理想的浇口设置;通过浇注系统的优化及成型窗口分析,获得了合理的流动分析工艺参数;对流动分析工艺参数进行正交试验优化,找出了产品注塑存在的潜在缺陷问题,经进一步对针阀控制进行寻优,解决了熔接线过长过多、充填不平衡、气孔较多等问题;通过翘曲和冷却分析的优化,最终获得了产品注塑成型所需的合理工艺参数,设计了一副结构合理的注塑模具,提高了模具生产效率。     

基于CAE和DOE的注塑成型工艺多目标优化研究

结合注塑模拟分析软件Moldflow和正交试验法,对不同工艺条件下的塑件成型过程进行模拟分析,确定塑件制品品质评价指标为制品体积收缩率、表面缩痕指数和最大翘曲量,运用模糊数学中的综合评判法,建立主要成型工艺影响因素的多指标综合评价数学模型;通过对综合目标值的极差分析,确定熔体温度、模具温度、注射时间、保压压力、保压时间等工艺参数对综合目标值的影响程度的大小,绘制因素水平影响趋势图,分析得出最优的工艺参数组合方案,并对该工艺组合方案进行模拟验证。     

基于Moldflow的汽车保险杠注塑方案对比研究

以Moldflow作为分析平台,根据某一型号汽车保险柙杠不同热流道浇注系统(进浇点的位置)的设置,比对分析填充情况、型腔注射位置压力分布、填充温度与熔接痕、冻结层厚度和顶出时的体积收缩率等流动模拟结果,找出了其中的优势方案.     

基于正交试验的汽车档位杆注塑工艺参数优化

针对汽车档位杆注射成型过程中的各类质量问题缺陷,选取翘曲变形量为优化目标,运用正交试验设计方法借助Moldflow软件研究模具温度、熔体温度、注射时间、保压压力和保压时间等试验因子和试验指标翘曲变形间存在的关系,找出各因子对档位杆翘曲变形影响程度的排序和最佳的工艺因素水平组合,再进行数值模拟验证及现场试模验证,从而达到提高档位杆产品注塑质量和缩短生产周期的目的。     

注塑参数优化研究方法

对参数优化方法在注塑研究中的应用进行了综述，阐述了各方法的基本原理和主要特点，着重讨论了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。     

基于Taguchi DOE和Moldflow的汽车内饰件注射成型工艺参数优化

以某汽车大型塑料件为例,以体积收缩率变化及翘曲量为质量指标,结合Taguchi DOE及Moldflow数值模拟技术,研究相关工艺参数对质量指标的影响,并得到了各工艺参数水平的最优组合.经公式预测及Moldflow数值模拟验证,工艺参数的优化组合使体积收缩率变化和翘曲量达到试验范围内最小.     

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.     

基于响应面法的汽车保险杠注塑方案分析与优化

为了提高产品质量和生产效率,对汽车保险杠注塑模浇注系统的不确定性参数进行了研究。首先建立汽车保险杠三维模型,设计浇注系统,将模具表面温度、熔体温度以及保压时间作为变化因素,构建响应面模型,将模具成型翘曲量定义为目标函数,并以填充时间、速度/压力切换时的压力为约束函数,用响应面法和遗传算法相结合的方法进行优化。结果表明:两种方法相结合可以显著提高产品质量和生产效率,对不确定性问题研究提供了一种新方法。     

基于Kriging模型的某汽车后保险杠注塑成型优化分析

为了提高注塑成型产品的质量与效率,以某车型后保险杠为研究对象,在三维软件中建立模型,导入Moldflow软件中建立浇注系统进行模流分析。以熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力为变量,翘曲变形量为目标量,进行最优拉丁超立方试验设计并构建Kriging近似模型,结合多岛遗传算法进行参数优化。将优化的参数代入Moldflow软件中进行模拟,得到的翘曲变形量降低了34.90%,优化结果良好,改善了产品的生产效率与质量。     

基于CCD和PSO的汽车制动插件注塑工艺参数优化

以某汽车制动插件为例,为提高注塑产品质量,利用Moldflow软件对产品模型进行翘曲分析.采用响应面法—中心复合试验设计(CCD)并结合注塑CAE技术,获得了初步优化后的参数:模具温度70 ℃、熔体温度250℃、保压压力95 MPa、保压时间10s,该参数对应的翘曲量为1.18 mm.通过方差分析,得到4个注塑工艺参数...     

基于BP神经网络的汽车内饰面板注塑成型工艺参数优化

以汽车内饰件中立柱上面板注塑成型为例,建立了模流CAE分析模型,运用Moldflow 2015软件对注塑成型工艺参数进行仿真,对注塑过程中的翘曲原因进行了分析;结合塑件的翘曲优化目标,提出了一种结合Tugachi正交试验法、BP神经网络、Matlab数值分析改善产品翘曲变形的注塑成型工艺参数寻优方法,基于此方法对注塑成型工艺参数进行了多次优化,并对优化结果进行了CAE模流分析验证。结果表明:神经网络预测结果与CAE模流分析结果相近,塑件最小翘曲量能降低至1.497 mm,对应的注塑成型工艺参数为:T_θ(205℃)、T_s(40℃)、P_I(60 MPa)、t_i(2.2 s)、P_(h1)(85 MPa)、t_(h1)(11.5 s)、P_(h2)(30 MPa)、t_(h2)(7 s)、t_c(20 s),将最终寻优所得参数输入注塑机,经试模验证后,产品注塑翘曲得到改善,与CAE分析预期值接近;提出的注塑参数优化设计方法能有效降低模具试模成本,缩短模具生产周期。