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外文翻译--基于微遗传算法的最优浇口定位在注塑设计中的应用 中文版.doc

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外文翻译--基于微遗传算法的最优浇口定位在注塑设计中的应用 中文版.doc

1基于微遗传算法的最优浇口定位在注塑设计中的应用摘要:本文阐述了在注塑模具设计中优化热流道系统,目标是通过最大限度地减少两个最大喷射压力在注射端口和各产品上的浇口与剪切应力或熔接线的约束的最大压力差来定位浇口位置,在充填过程中分析聚合物流动的有限元基础的方案。通过对四种不同注塑模具的设计应用进行了研究,提出在注塑设计中优化热流道系统的有效微遗传算法。关键词:微遗传算法,设计优化,注塑模具1介绍利用高性能的聚合物材料来制造高精度的复杂形状的产品,注塑已被确认为最有效的制造技术之一,在一般情况下,注射模具的过程是在注射温度下由其中的聚合物材料填充到腔体的阶段。当后腔被完全填充后,继续填充高压聚合物,避免导致材料的收缩,随后冷却阶段所需的注射成型产品才没有任何变形。适应填充阶段的成型条件对于注塑设计的第一阶段是很重要的,之后才有希望在填充后的阶段能够成功完善成型条件,如保压、冷却阶段等。在最佳条件下处理填充注塑设计的方法,其中的聚合物材料的流动模式和压力要贯通整体,也就是说设计要求之一,当聚合物通过不同位置时,进入空腔表面的压力应该尽可能均匀。通过设计智能定位防止注射压力超过产品的表面,使分布更加均匀。已有一些研究是在最佳浇口位置下对CAE填充注塑模具设计优化的各种问题进行优化。本文探讨了注塑模具设计系统采用的微遗传算法(MGA)。微遗传算法是基于达尔文优胜劣汰的生存理论,采用自然进化的概念以及交叉和变异。对于传统的遗传算法,这样设计的结果能够增加更高的概率找到一个全局的最优解,以及多个局部的最优解。遗传算法也是有利于问题的设计的,然而它需要昂贵的计算成本,尤其是当结合基于有限元CAE分析工具时。例如遗传算法和微遗传算法主要区别是居住的人口规模,传统的遗传算法所确定的人口规模,是根据染色体上一个基因为一组变量设计的字符串长度。根据Goldberg的人口规模微遗传算法概念,尽可能用小种群的适应度函数来评价,以降低成本。这意味着,微遗传算法采用了少数的变量和参数。本文讨论了填充注塑模具优化构建正确的目标函数和设计上限制的要求。通过对四种不同注塑模具的设计应用进行了研究,提出在注塑设计中优化热流道系2统的有效微遗传算法。2模具流程分析注塑成型过程中聚合物的流动服从如下方程:因此:在上述等式中,p是流动压力,T是温度的聚合物,t随着时间的变化。参数η,γ和k是粘度、剪切速率和热传

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