基于BP神经网络遗传算法的汽车塑件CAE优化分析

以汽车内饰中立柱本体注射成型为例,基于Moldflow中CAE分析基础上,对塑件注塑所需的成型工艺参数进行了仿真,并分析了塑件翘曲成因,给出了翘曲改善优化目标。结合注塑工艺规律,借助于Tugachi正交试验法、BP神经网络遗传算法、Matlab数值分析对塑件注射成型工艺参数协同进行优化,并对优化结果进行了CAE比对验证。结果表明:神经网络预测推荐的工艺参数能有效将翘曲结果控制在质量误差范围内,提出的优化设计方法能有效降低模具试模成本,改善塑件成型质量。