（机械制造及其自动化专业论文）面向注塑效率的充填保压参数智能优化研究.pdf

上海大学硕十学何论文 摘要 塑料制品在当今社会得到广泛的应用。快速响应市场需求，降低生产成本是 注塑企业的目标之一。对于注塑成型过程，缩短其成型周期，提高注塑效率是降 低企业生产成本的一个手段，而充填保压过程是注塑工艺过程的两个重要阶段， 对塑件质量有重要的影响，因此在保证塑件质量合格的前提下，对这两个阶段参 数进行优化，对提高企业的注塑效率有一定的促进作用。 本文利用c a e 分析方法科学预估成型工艺参数，并针对实际注塑复杂情况 对预估参数进行微调，得到了生产合格制品的工艺参数，进而在实际注塑的基础 上利用人工智能技术对充填保压参数进行优化，并且开发了基于该技术的注塑工 艺优化系统。 在c a e 模流分析方面，采用m o l d f l o w m p i 进行定性分析，通过调整工艺参 数寻找有效方案，作为实际试模开始阶段工艺师的参考依据。 在塑件指标与工艺参数之间关系的建模上，利用径向基网络拟合相关指标与 工艺参数之间的近似关联模型，解决了注塑工艺参数和相关输出指标之间难以用 量化公式表征的难题。同时神经网络的数据样本来源于实际注塑，从而更贴近实 际生产，扩大了应用范围。 在工艺参数优化上，针对该优化问题是多变量、多约束优化问题，合理的 选择和运用了算法的实现技术。采用级联编码的方式解决多变量编码，而对多约 束问题，以淘汰不合格个体，遗传操作补充合格个体的方法来处理，取得了良好 的效果。此外，在针对因算法过早收敛的“早熟 现象而导致求解精度不高时， 采用了自适应的变异概率策略，对种群中的超级个体施以大变异概率，以保持种 群多样性，改善算法的寻优性能，同时为保护优秀个体，采取精英保存策略。 在应用扩展方面，利用m a t l a b 开发了基于本文研究成果的人工智能注塑 工艺优化系统。该系统可针对不同的产品和不同的注塑优化情况，设定合适的输 入文件，进行优化，得到参数组合结果。通过实际注塑案例，证明了该系统的有 效性。 关键字：注塑成型，参数优化，c a e ，神经网络，遗传算法 上海人学硕十学位论文 a b s t r a c t n o w a d a y s ，p l a s t i cp r o d u c t sa r ew i d e l ya p p l i e d r e d u c ep r o d u c t i o nc o s ti so n eo f t h eg o a l so ft h ee n t e r p r i s e s ，f o ri n j e c t i o nm o l d i n g ，t os h o r t e nt h ec y c l eo fp r o c e s si sa m e t h o d f i l l i n ga n dp a c k i n gp r o c e s sa r et w oi m p o r t a n ts t a g e s ，w h i c hh a v ei m p o r t a n t i n f l u e n c eo np l a s t i cp r o d u c t i o n s q u a l i t y t h e r e f o r ei nt h ep r e m i s eo fe n s u r i n gp l a s t i c p r o d u c t i o n s q u a l i t y , o p t i m i z i n gp a r a m e t e r so ft h e s es t a g e sc a ni m p r o v et h ei n j e c t i o n e f f i c i e n c yt os o m ee x t e n d i nt h i sp a p e r ，w et a k ec a e a n a l y s i sm e t h o dt oe s t i m a t ep r o c e s sp a r a m e t e r s ， m a k i n gt u n i n gt ot h e mi no r d e rf o rq u a l i f i e dp l a s t i cp a r t s b a s e do nt h i s a c t u a l i n j e c t i o n ，w eu s ea r t i f i c a li n t e l l i g e n c et e c h n o l o g yt oo p t i m i z ef i l l i n ga n dp a c k i n g p a r a m e t e r s a np a r a m e t e ro p t i m i z a t o ns y s t e mb a s e do nt h i st e c h n i q u ei sd e v e l o p e d u s i n gr b fn e u r a ln e t w o r kc r e a t et h em o d e lb e t w e e nq u a l i t yi n d i c a t o r sa n d p r o c e s s i n gp a r a m e t e r s ，t h u st h ep r o b l e mo fh a r dt ob u i l dt h ee x a c t i t u d em a t h e m a t i c a l r e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h o s et w oi ss o l v e d a l s o ，t h es a m p l e sf r o mt h er e a li n j e c t i o n s i t u a t i o nf o rt h er b fa r em o r ec l o s et ot h ep r o d u c t i o n g ai sa d o p t e df o rt h ep a r a m e t e ro p t i m i z a t i o n a p p l y i n gc a s c a d e de n c o d i n gc a n r e s o l v em u l t i v a r i a b l ep r o b l e m a n dar e l a t i v e l ys u i t a b l em e t h o dw a sa d o p t e dt ot h e p r o b l e m s o fm u l t i c o n s t r a i n t ，w h i c h r e p l a c et h ep e r i s h e r sb yg ao p e r a t i o n m e a n w h i l e ，a d a p t i v em u t a t i o np r o b a b i l i t yw i t he l i t i s tp r e s e r v a t i o ni sp i c k e d t o i m p r o v et h ec o n v e r g e n c ep r o p e r t y , m a i n t a i np o p u l a t i o nd i v e r s i t y , a v o i dp r e m a t u r i t y a na r t i f i c i a li n t e l l i g e n c es y s t e mf o ro p t i m i z i n gt h ei n j e c t i o np a r a m e t e r si s d e v e l o p e do nt h eb a s i so fm a t l a b f o rt h ee x t e n s i v ea p p l i c a t i o n t h es y s t e mc a n e a s i l yg e tt h eo p t i m i z e dr e s u l tt h r o u g hs e t t i n ga p p r o p r i a t ei n p u ta c c o r d i n gt od i f f e r e n t p r o d u c t sa n di n j e c f i o ns i t u a t i o n t h ee x p e r i m e n tr e s u l t ss h o wt h ev a l i d i t yo ft h i s s y s t e m 。 k e y w o r d s - i n j e c t i o nm o l d i n g ，p a r a m e t e ro p t i m i z a t o n ，c a e ，n e u r a ln e t w o r k s ， g e n e t i ca l g o r i t h m i i 原创性声明 本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发表 或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何 贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本论文使用授权说明 本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可 以公布论文的全部或部分内容。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：触导师签名遣一盟嗍业罗 上海大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 课题研究背景及意义 随着科学技术水平的不断提高以及加工方法的改进，塑料制品已经在我们的 r 常生活中占据了重要的地位，成为国民经济不可缺少的一部分。 塑料是以高分子合成树脂为基本原料，加入一定量的添加剂而组成，在一定 的温度压力下可塑制成具有一定结构形状，能在常温下保持形状不变的材料n 1 。 塑料自问世以来发展迅猛，由于其低密度( 相当于钢材密度的0 1 1 左右) 、高比强 ( 拉伸比强度可达1 7 0 m p a 4 0 0 m p a ) 、绝缘性和耐腐蚀、减震耐摩等特点，被广 泛的应用于航天、国防、机械、医药、汽车、家电和建材，以及人们的同常生活 等各个领域。随着工业中“以塑代钢、以塑代木 的进程进一步加快，塑料制件 同益成为国民经济中不可或缺的重要制品之一。 塑件是塑料制件的简称，目前常用的塑件成型主要方法有注塑成型、压注成 型、挤出成型、真空成型、吹塑成型等等。其中注塑成型由于具有成型周期短， 成型制品质量范围大( 小到几克，大到几十千克) ，而且能一次成型外型复杂、尺 寸精确的塑件等优点，因此在整个塑料制品生产行业占有非常重要的地位。目前 注塑件已经占塑料制品的3 0 以上1 ，除少数几种塑料外，几乎所有的塑料都可 采用注塑成型。 注塑成型基本过程1 是将成型材料加热熔融成流动态( 称为塑化态) ，施以高 压注射进模具，然后冷却成型为所需的成型制品。具体可表述为将颗粒状或粉状 塑料从注塑机的料斗送进加热的料筒中，经过加热熔化后呈流动状态后，在柱塞 或螺杆的推动下，熔融塑料被压缩并向前移动，进而通过料筒前端的喷嘴以很快 的速度注入温度较低的闭合模腔中，充满型腔的熔料在受压情况下，冷却固化后 即可保持模具型腔赋予的形状，然后开模分型获得成型塑件。 随着注塑制品的广泛应用，注塑生产运作正由劳动密集型转向技术密集型， 高效生产优质的塑件制品是每个注塑企业的目标。在注塑成型过程中，影响该目 标的因素可以分为四类：模具、机器性能、材料参数和工艺参数。由于塑料在成 型过程中发生熔体流动和传热等过程中，涉及熔体的热流变、传热学等复杂的物 上海人学硕十学位论文 理动力学问题，高聚物熔体的流变行为增加了工艺控制的难度，因此工艺参数制 定得正确与否直接影响注塑件质量和生产效率。根据实际调研，发现用于确定注 塑成型工艺参数的试模过程存在以下问题： l 、试模效率低 工艺参数的设置只能靠反复试模和修改设置，主要依靠工艺师的主观经验。 试模周期长，试模成本高，有时经验数据难以保证质量的长期稳定。 2 、修模次数多 在很多情况下，工艺师无法通过试模得到符合质量要求的产品，这样有可能 忽视了不修模也能生产出合格产品的机会。将问题错误归结为模具设计问题，造 成了模具的修改，这导致了一系列后续问题的发生。 3 、产品质量波动大 不同的工艺师根据产品出现的问题调整方法不一，导致不同批次同产品质量 的波动，这给生产的延续性和管理带来了一定的麻烦。 4 、新技术引入不畅 尽管引入了新的生产技术，没有很好地进行科学理论指导，这会影响新技术 充分发挥，从而浪费了企业成本。 故注塑企业解决注塑成型工艺控制问题显得尤为迫切，从而可以高效地生产 出满足客户需求的产品，增强国际竞争力。 本课题来源于上海富亿德塑胶有限公司，该公司集模具、注塑、二次加工于 一体，是一家一站式注塑的综合性生产企业，主要加工汽车音响、汽车导航器、 电器外壳等塑料零部件。为降低注塑成本，提高效率，增强企业竞争力，该公司 委托开发注塑工艺参数优化系统，以供生产指导参考。 1 2 研究现状及存在的问题 生产高效优质的注塑件涉及的因素很多，当得知塑件的使用性能和其它有关 要求后，在经济合理和技术可行原则下，选择最适合的原材料、生产方式、生产 设备、及模具结构以后，成型工艺过程就是主要考虑因素。塑料熔体在模腔中的 成型过程包括注射充填、保压补料和冷却定型三个阶段h 3 。 注射充填是指注射机将塑化好的熔体注射进入模腔的过程，它对聚合物大分 2 上海人学硕十学位论文 子的取向有很大的影响，在成型过程中占有重要地位。很多学者对此阶段进行了 研究。h i e b e r 和s h e n 瞄1 提出了广义h e l e s h a w 模型，并采用有限元、有限差混合 法求解控制方程，对充填阶段的数值分析作出了重要贡献；p a n d e l i d i s 等m 1 指出 调整注射速度能有效消除如欠注、飞边、龟裂、烧焦、表面光泽不良、蛇形和凹 陷等产品缺陷；k i m 盯1 等人将遗传算法和数值分析结合用于注射充填过程的优 化。我国的刘春太、申长雨等碑1 将遗传算法和数值模拟技术相结合用于注塑成型 充填过程的注射速度优化，确定螺杆速度行程曲线的最佳控制点以及控制点处 的注射体积流率最优值，以获得均匀一致的m f v 。 保压补料处于充填阶段和冷却阶段之间，是指从熔体充满模腔至注塑机螺杆 在机筒中开始后撤为止。在该阶段，熔体在一定压力的作用下继续向型腔内注料 以弥补熔体因温度降低所造成的体积收缩。保压阶段是精密注射成型的控制工 序，对最终制品机械性能有着重要的影响，保压分析的研究相对于充填分析要少 的多，这是因为保压分析的初始条件需建立在充填分析的基础上，但也取得了不 少成果。黄峡宏综述了对聚合物注射成型保压分析的理论模型及描述方程，并 对今后的发展方向进行了展望。邱斌n 们等人通过实验研究了保压压力和保压时问 对制品重量和制品厚度分布的影响，得出制品重量随保压压力的增加近似于线性 递增，到浇口封闭后制品重量保持不变，在高的保压压力下制品厚度变化更加均 匀。陈曦n 门等人提出了基于质量的注塑保压过程建模方法，在大量实验结果的基 础上探讨了最优保压压力曲线的设定。结果表明递减型线性保压压力曲线有利于 减小模腔压力差和制品的粗糙度。 冷却定型是注射成型过程的最后一个阶段。在该阶段，制品在模具的冷却作 用下固化，直至达到脱模温度。冷却定型直接影响着制品的残余应力，结晶度等。 文献【1 2 从传热学原理出发，建立了注塑件冷却的数学模型，达到一定的固化温 度开模，推导出注塑件冷却时间的计算公式，可用于指导注塑件生产。 由于注塑成型过程涉及的参数很多，如料筒温度、模具温度、注射速度、保 压压力、保压时间、冷却时间等，因此很多学者选取对制品某些质量指标影响较 大的一些重要工艺参数进行研究和探讨n 3 。1 7 1 。长期以来注塑工艺参数选择主要依 靠经验或半经验方法，近年来运用c a e 软件可以辅助技术人员进行工艺条件设 置，结合实际经验得到合理的工艺条件，大大缩短了找到所需成型工艺条件的时 3 上海大学硕+ 学伉论文 间，对于提高成型工艺的整体效率具有很大的意义n 捌。但是现有的c a e 技术 仅仅是校验方案的合理性，“优化”仍需结合实际经验反复试凑，与优化理论和 算法结合，使其“主动 地优化，降低对人员的工程背景要求，是c a e 技术的 一个发展趋势弦。因此目前很多研究者将智能算法应用于注塑工艺参数配置中， 使工艺参数设定智能化、简单化，具有明显的经济效益和社会效益心纠引。例如刘 东雷等人心3 1 采用优化组合遗传算法以翘曲变形量最小为优化目标，选取了对翘曲 影响较大的参数：模具温度、熔体温度、保压压力、保压时问和冷却时间为优化 变量进行优化，通过实例验证了此方法的可行性。蒋文胜等心4 1 建立了基于神经网 络和遗传算法结合的薄壳件注塑成型工艺参数优化系统，人工神经网络用于创建 翘曲预测模型，遗传算法完成对影响薄壳件翘曲变形的工艺参数( 模具温度、注 射温度、注射压力、保压时间、保压压力和冷却时间) 的优化。文献 1 6 l 总结了注 塑工艺参数配置的主要方法有反复试错法、基于注塑流变理论的优化设计乜引、基 于统计分析的试验设计方法阻矧、有限元数值仿真技术和软计算技术。郑生荣雎8 3 等对参数优化方法在注塑研究中的应用进行了综述，概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、 熔接线及强度的预测能力以及模拟软件的应用，探讨了不同的优化方法相结合对 搜索效率和优化结果的影响。 关于注塑效率的研究一般从改善注塑机设备性能的角度出发睁驯，如德国开 发的连续塑化注射装置，是注塑成型领域塑机提高效率的典范。另外，冷却时间 在一定程度上决定了生产的循环时间，对生产率的影响也很大。文献 3 1 提出了 随形冷却的生产效率比传统的冷却方法高，通过一实例表明此冷却方法可使成型 周期减少l o s 左右，生产效率可提高3 0 。 在注塑成型工艺方面的研究已取得了很大的成果，但还存在着一些不足之 处： l 、现代注塑均支持多级注塑，即传统注塑成型中的充填和保压过程皆可分 成多段完成，相应的工艺参数也可多级设定，而对多级工艺参数优化的研究成果 刊登甚少； 2 、目前对于注塑成型充填保压参数的注塑效率问题研究甚少，虽然有建立 于模糊专家系统上的生产率优化系统研究报告，但在一定程度上仍然依赖于经验 4 上海大学硕十学位论文 积累。 1 3 课题研究主要内容及目标 由上述可知，注塑过程涉及的工艺复杂，因此即使有先进的注塑机设备和优 质的模具，也不能保证高效生产出满足客户要求的注塑件。注塑企业把尽量缩短 成型周期看成是提高经济效益的重要手段，千方百计加速生产循环。而注塑制品 的最大产量自然由成型周期所决定，因此从工艺过程考虑，尽量缩短成型周期是 提高注塑效率的一个方面，从而可实现节省人力资源、提高设备利用率，达到降 低生产成本的目的。完成一次注射模塑过程所需的时间称为成型周期。全自动注 塑的成型周期一般由充填时间、保压时间、冷却时问和其他时间( 指开模、脱模、 机械手耿件、安放嵌件和闭模等时间) 组成。其中成型周期的其他时间与生产自 动化程度和生产组织管理有关，应尽量减小这些时间，以缩短成型周期，在模具 结构和注塑机选定情况下，通常由工程技术人员稍作调节即可获得。因此在整个 成型周期中，充填保压时间和冷却时间最为重要，它们不仅是成型周期的主要部 分，而且对塑件的质量有决定性的影响。冷却时问在一定程度上决定了生产的循 环时间，对注塑效率有较大的影响作用，而它主要取决于塑件的壁厚、模具温度、 塑料的热性能和结晶性能，确定冷却时间的长短应以保证塑件脱模时不引起变形 为原则。在实际调试中，工艺师常通过逐步缩短冷却时间观察制件的固化程度， 以确定合理的冷却时间，因此冷却时间可以从试验中得出。充填保压时间要根据 聚合物性质、制品及模具而定，与成型过程的压力，速度等许多因素有关，凭经 验很难确定最小合理值。因此本研究将在保证制品质量合格的前提下，以缩短充 填保压时间为目的，对两个阶段参数进行优化，从而在一定程度上促进注塑效率 的提高。 c a e 技术可实现对注塑成型过程中熔体流动的计算机模拟分析，在试模前 预测熔体在成型过程中可能出现的问题，以帮助工艺人员进行分析和改进，但不 能给出最优工艺条件乜7 l ，而近年来人工智能技术广泛应用于工艺参数调整的研究 中，从而使参数设定智能化、简单化。 这就引出了本课题研究的主要内容：即在c a e 技术辅助下，以提高注塑效 率为目的，针对实际注塑情况，对充填保压参数进行优化。 5 上海人学硕十学位论文 由于注塑系统的复杂性，以及注塑参数之间各因素的耦合作用，制品相关成 型指标与工艺参数之间的输出输入关系无法用精确的数学表达式表示，需要 使用合适的拟合方法实现两者之间关系的表达，同时随着注塑件的广泛应用，对 制品的质量提出了更高的要求，因此现代注塑可支持多级注塑和多段保压，充填 阶段的多段注射速度以及分段保压的压力时间组合优化配置问题属于n p 问题， 因此需选择合适的优化算法。故采用智能技术实现参数优化包括两方面的内容： 以合适的曲线拟合方法建立塑件指标与充填保压参数关联模型和选定合适的优 化算法进行优化。 本课题希望在保证质量合格的自订提下，尽量缩短成型周期，以期达到提高注 塑效率，降低生产成本的目的。因此本课题围绕上述主题，对充填保压阶段的工 艺参数进行优化，以尽量缩短充填保压时问，促进注塑效率的提高。针对现代注 塑可实现多级注塑和分段保压工艺，对充填阶段的多段注塑速度和分段保压压力 及时间分别进行优化，在学术上目前对工艺参数研究现状的不足之处有一定的积 极意义。 本课题拟在c a e 分析后的实际初始注塑工艺参数上，针对实际情况进行取 样，提供训练数据，拟合与实际注塑贴近的相关指标与工艺参数之间的关系，进 而以合适的优化算法实现注塑充填和保压阶段参数的智能优化。同时以委托公司 生产的某知名公司汽车播音主机的一框架产品为研究对象，以上述的技术路线实 现对该产品充填保压阶段参数的优化，以期达到缩短公司该产品的生产周期的目 的，从而为企业节省一定资源，提高机器利用率，进而降低生产成本。 根据上述研究情况，本文的章节安排如下： 第一章主要介绍注塑成型工艺优化的背景及意义，目前的各个成型阶段和 工艺参数的研究现状及存在的问题，并提出本课题的研究内容及目标。 第二章针对本课题的研究内容和目标，从成型周期着手，分析并建立了课 题优化模型；同时建立系统的框架，选择相关c a e 分析软件，并且通过对常用 的曲线拟合方法和优化算法的特点进行分析对比，得出适合本课题的智能优化方 法，从而确定了具体的方案。 第三章根据第二章的具体方案，本章主要针对c a e 分析。首先对充填保压 过程的控制方程和数值实现进行了归纳分析。然后以一框架类产品为案例，通过 6 上海人学硕+ 学位论文 m p i 对成型参数进行分析和预估，并将预估参数进行实践，可对实际试模情况进 行对比验证。 第四章根据具体方案，本章主要实现注塑相关指标与充填保压参数之间的 关系拟合。采用径向基神经网络建立模型，在第三章实际试模得到合格产品的基 准工艺参数上，针对实际注塑，实施取样过程，得到实际样本，用于径向基神经 网络拟合成型指标与充填保压参数的关系。经过训练测试后，得到与实际情况贴 近的注塑件相关指标和工艺参数之间的非线性映射关系。 第五章根据具体实际方案，本章主要以提高注塑效率为目标实现充填保压 参数优化。在第四章指标预测的径向基网络模型建立上，采用遗传算法对充填保 压参数进行优化。针对多变量采用二进制级联编码，以淘汰不合格个体，补充合 格个体实现多约束的优化问题，以自适应变异概率的策略结合精英保存策略，防 止算法局部收敛。 第六章在前述研究成果上，设计开发了一个注塑工艺参数优化系统，包括 系统框架的构建与界面设计。指出了注塑工艺参数优化系统的开发过程和具体的 功能模块，并说明了系统的使用方法。最后以一框架类产品为例，对实际充填过 程的多段注射速度优化为实例，说明了该系统使用过程。 第七章对本文研究成果进行总结及展望。 7 上海人学硕十学位论文 2 1 引言 第二章研究总体方案 本章根据研究内容分析并建立了课题的优化模型。就研究总体方案进行了分 析讨论。涉及了c a e 软件的选择、智能算法的比较选择，并且将上述两者在总 体方案中进行了耦合得出具体研究技术路线。 2 2 优化模型和总体框架 2 2 1 优化模型 注塑成型是一项综合性的工艺，注塑成型周期直接影响到生产率和设备的利 用率，可实现企业生产成本的降低。根据成型周期的定义其计算公式如2 1 所示： o 缸= t l + 乞+ + ( 2 - 1 ) 式中表示成型周期：、乞、毛、f 4 分别表示充填时问、保压时间、冷 却时间和其他时间。 其中在全自动循环中，f 4 与模具结构、注塑机性能和机械化程度有关，工程 技术人员稍作调试可设置合适的值；厶是从保压完成到开模的一段时间，其目的 是使制品冷却固化，使制品具有一定刚度和强度下脱模，防止顶出变形。虽然它 占了成型周期很大的比重，对注塑效率有较大的影响，然而在实际注塑试模时， 工艺师常通过逐步缩短冷却时间，观察制件以确定合理值。因此本研究针对充填 保压过程展开研究，尽量缩短、f 2 ，以保证制品质量前提下，达到提高注塑效 率的目的。 充填时间是注塑成型非常重要的时刻。聚合物熔体在这段时间内必须能克服 流道阻力迅速充满模腔：否则，如速度不够，流动就会停止。同时由于剪切速率 的作用，使大分子发生取向和结晶作用，关系制品的质量。针对充模过程，尽可 能缩短充填时间，以达到提高注塑效率的目的，同时必须满足以下两个条件：一 r 上海大学硕十学位论文 是充填参数必须在可行范围内；二是塑件质量必须在规定的容差内。由此建立如 式2 2 的优化模型： m i n t i = f ( x ) x x s f ，f ( x ) 一sf0(2-2) x 表示充填过程的一组成型参数，如对于多级注塑的各段注射速度；x 为x 的取值范围；f a x ) 为产品的第f 个尺寸的实际偏差；蜀为产品对应的第i 个尺寸 要求的容差。 在保压阶段，物料随模具冷却密度增大而制品逐渐成型，它处于充填阶段和 冷却阶段之间，对制品的机械性能有着重要的影响，因此在保证塑件制品质量的 前提下，尽可能缩短保压时间，对注塑效率的提高也有一定的促进作用。同样对 于保压过程，可建立类似的优化模型，如下式2 3 所示： m i n t 2 = g ( x 9 z x s z f ，( x ) 一sf0(2-3) z 表示保压过程参数，如分段保压压力、保压时间；x 为x 的取值范围； o ，) 、岛同充模优化模型。 2 2 2 总体框架 目前在实际生产中，工艺师们在现有经验的基础上可以借助c a e 技术，这 样可以提高参数调整的成功率，减少试模次数。但是要想得到高效率的充填保压 参数组合，还是比较困难，因为实际注塑过程的工况与c a e 中的假设模型有一 定的差距。人工智能技术是目前在工程领域优化中应用较成功的技术之一，因此 可以用此技术在上述一次调整的基础上按实际工作状况进一步优化，得到符合实 际的高生产率的参数组合。本研究确定的充填保压参数优化过程如图2 1 所示。 9 上海大学硕十学位论文 l2 c a e 软件智能算法 模拟分析建模 1r 1r 实际验证 寻优 图2 - l 研冗r 作总体框架 l 、c a e 软件 ( 1 ) c a e 模流分析 在实际试模前，首先根据制品的三维c a d 模型和模具结构等因素对注塑成 型工艺参数进行预估；然后将制品c a d 模型和预估工艺参数一并导入c a e 软件 中进行模流分析，根据仿真结果分析得出合理的工艺参数，作为确定的成型参数 予以推荐，可以对工艺师试模起到一定的参考作用，从而提高试模质量和效率。 ( 2 ) 工艺师实际试模 由于( 1 ) 是通过模流分析软件进行的模拟分析，而实际情况则复杂多样，c a e 软件得出的工艺参数并不一定符合实际试模的要求，因此参数并非固定不动，此 时参数的调整需要借助工艺师的经验。工艺师可以在之后的实际试模阶段中根据 遇到的实际情况在一定范围内浮动改变以调整出可以生产合格制品的成型工艺 参数。 2 、智能算法优化 尽管经过第一个模块的两个步骤，得到了能够生产合格制品的成型工艺参 数，然而这组参数并不一定是本研究希望得到的相对于注塑效率较优的工艺参数 组合。因此针对试模后的实际注塑情况借助智能算法进行优化。 ( 1 ) 建模 由于实际充填保压过程的复杂性，难以用确定的数学表达式建立成型指标与 参数的输出输入关系，因此需要选择有效的拟合方法来建立起函数关系式，为优 化打下数学基础。拟合的数据样本均来自于实际，这样更贴合实际工况。 ( 2 ) 寻优 1 0 上海人学硕+ 学位论文 采用有效的建模方式后，要达到提高注塑效率的目的，还需要进行寻优计算。 由于充填保压参数优化是个组合爆炸问题，因此传统的优化方法不易解决这类问 题。可根据( 1 ) 选择的拟合方法，匹配合适的优化方法解决，得到充填保压参数 优化组合。 2 3 总方案中的各项技术 2 3 1c a e 软件的确定 从7 0 年代起，塑料注射模c a e 技术己成为当今世界的热门研究课题，尤其 近3 0 年来塑料流变学、计算机技术、计算数学、图形学等技术的突飞猛进，使 得塑料注射模c a e 软件由分散、零星的研究发展为集中、系统的开发。1 9 7 6 年 澳大利亚m o l d f l o w 公司率先推出商品化的流动模拟软件，在生产中发挥了显著 作用。继m o l d f l o w 的c a e 软件之后，国际市场上涌现出大量注射模c a e 商品 化软件，如美国a c _ t e c h 公司的注射模c a e 软件洲o l d ，还有美国麦道公 司、英国d e l c a m 公司等相继都推出各自的c a e 软件。我国自8 0 年代以来陆 续从国外引进了一批塑料注射模c a e 系统，自8 0 年代中期我国的一些科研机构， 特别是高等院校，开展注射模高技术的研究，华中科技大学于1 9 8 8 年底研制出 了注射模c a d c a e c a m 系统的原型版本h s c l 0 ，于1 9 9 8 年底又推出了基于 实体模型的塑料注射成型填充保压模拟软件h s c a e 3 d r f 。 塑料成型c a e 软件主要由几何建模模块、分析模块、数据库、后处理模块 四部分组成羽： 1 、几何建模模块 定义浇注系统和型腔形状，进行有限元网格划分。 2 、分析模块 用于评估流道配置和尺寸、浇口数目与位置及尺寸、寻求合适的充模条件( 包 括充填时间、注塑温度、流量、注塑压力、模具表面温度等) ，同时可以指出填 充不足或填充过度、剪应力和剪切速率的大小与分布。 3 、数据库 塑料材料与性能数据，提供各国主要塑料制造厂各种塑料牌号与性能参数， 上海大学硕十学位论文 以供计算查询。 4 、后处理模块 结果显示，计算结果图形化，如提供压力分布图、温度分布图、速度场图和 熔体填充瞬态图等。 目前为止，m o l d f l o w 是世界上公认的模塑行业领先仿真系统。自发行世界 上第一套流动分析软件以来，一直主导着塑料c a e 软件的市场，2 0 0 4 年与美国 的a c - 川e c h 的c m o l d 并购后，实力更显著。其主要产品有产品优化顾问软 件( m p a ) 、注塑成型模拟分析软件( m p i ) 、注塑成型过程控制软件( m m s ) 等等。经 过近几十年的发展，m o l d f l o w 软件的用户数量迅速增长，并且遍及世界汽车、 电子通讯等领域各大知名企业，如通用、大众、华为等知名企业均在使用m o l d f l o w 产品。 m o l d f l o w m p i 是m o l d f l o w 动态系列的升级产品，具有集成的用户界面，提 供了最为优秀的c a e 模型获取集成方案、拥有广泛、深入的模拟分析工具等特 点7 1 。鉴于m o l d f l o w 的广泛应用和m p i 的特点，课题研究选取m o l d f l o w m p i 作为c a e 分析的主体。在模具设计较合理的情况下，选用m o l d f l o w 公司产品中 的m p l 6 0 ，对产品进行充填和保压分析，根据预测结果如温度、剪切应力等， 得出理论上合理的注塑工艺参数，为试模提供初始的指导，减少试模次数，以提 高试模的成功率。 2 3 。2 智能算法技术 注塑过程中各因素相互耦合，内部流变和热传递过程复杂，使得注塑存在着 很多不确定性因素，这属于n p ( n o n d e t e r m i n i s t i cp o l y n o m i a l ) l h - j 口3 1 。n p 问题约 束条件多，非线性严重，系统动力学不确定性等特点，增加了系统数学建模的难 度，目前还没有完善的求解方法。因此对于注塑工艺最优化问题，人们逐渐认识 到在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解非常地困难，因而求出其近似 最优解或满意解是主要着眼点之一。近年来，智能算法在工程领域得到了广泛的 应用，特别是对于无法用数学模型精确描述的问题，或在有些参数无法知道的情 况下，也有较好的应用效果，具有较强的鲁棒性。因此为了得到实际适用的最佳 充填保压参数组合可借助智能算法进行。由系统总体框架可知智能算法应用于充 1 2 上海人学硕+ 学位论文 填保压参数优化分两个步骤：一是建立起注塑指标与充填保压参数之间的关联模 型；二是寻找最优化方案。 1 、塑件指标与充填保压参数之问的建模 虽然目前对非牛顿流体、非等温、非稳态的注射成型流动过程在经过一些合 理的必须的假设和简化后，可以求解出满足成型过程中模腔的压力场和温度场， 但计算量大，而且过程繁琐，并不适合建立注塑指标与工艺参数之| 日j 精确的数学 模型。当塑件指标与工艺参数之间的函数关系式为显性或可化为线性的情况下， 我们可以用回归分析或插值法来拟合以获得函数表达式，但此时必须实现选定一 个函数形式。而由于实际注塑系统的复杂性、数据间常存在非常复杂的非线性关 系，具体函数形式也是未知的，这使得回归法和插值法使用起来非常不便。人工 神经网络具有非常强的非线性映射能力，它不需要任何先验公式就可通过学习自 动总结出函数关系，是一种有效的建模手段m 1 。 人工神经网络汹1 是从微观结构与功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来 的一类模型，是由大量并行分布式信息处理单元( 即神经元) 互联组成的网络，通 过调整单元的连接强度实现自适应学习。它具有高度的非线性，能够进行复杂的 逻辑操作和模拟复杂的非线性系统，在具有不确定性、非线性和时变性问题的模 型建立上具有很大的优势。与传统数据处理方法相比，神经网络在以下方面有其 独特的优越性： 1 、数据的模糊性； 2 、需要决定的模式特征不明确； 3 、数据本身的非线性； 4 、随机数据或数据中含有较多的噪声，即干扰因素。 神经网络一般有输入层、中间层( 或称隐层) 和输出层，隐层通常最多不超过 2 层，根据是否存在一个处理单元的输出与本层或前一层的处理单元相连接分为 回归网络和前向网络。目前，前向网络中的b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) 网络或它的变 化形式是应用比较广泛的网络，其逼近非线性函数的能力已在理论和应用方面得 到广泛研究。但是b p 算法存在着两个突出的弱点：一是收敛到局部极小点，这 是由于在b p 算法中，网络权值依赖于准则函数的一阶导数信息来进行修正，当 求解空间存在多个局部极小点时，一旦随机产生的初始网络权值设置不当便会陷 1 3 上海大学硕士学位论文 入局部收敛而无法逃出；二是收敛速度慢，由于b p 网络属于一种全局逼近网络， 对每个输入输出数据对，网络的每一个连接权均需要调整，从而导致网络学习 速度很慢。 径向基( r b f ) 网络是前向网络中一种典型的局部逼近神经元网络b 6 i ，即对输 入空间的某个局部区域，只有少数几个权值影响网络的输出，这种对于每一个输 入输出数据对，只有少数的权值进行调整，因此具有学习速度快的特点。从理论 上讲，r b f 网络和b p 网络一样可近似任何的连续非线性函数，两者的主要差别 在于各使用不同的作用函数，b p 网络中的隐层节点使用的是s i g m o i d 函数，其 函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值，而r b f 网络的作用函数则是局 部的，因此径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于b p 网络。因而将r b f 网络应用于复杂注塑工艺参数映射模型的建立会取得很好的 效果。 综合考虑以上因素，本研究将采用r b f 人工神经网络建立起注塑指标与充 填保压参数之间的映射关系，从而为优化打下基础。下图2 2 为径向基网络建模 模块：首先设计初始化径向基网络，如径向基隐含层的传递函数、神经元个数、 线性输出层等，然后根据从实际注塑情况中获取的数据样本，通过学习训练、测 试后，建立指标与充填保压参数之间的近似计算模型。 ；! ! 径向基神经网络指标建模模块 ； j ! 图2 2 神经网络质量近似计算模型 指标的径向基网络模型建立需要一定数量的样本，理论上样本个数越多越 好，但在实际应用中将会增大取样成本。考虑到本次研究的特点( 因素、水平数 较多，试验次数相对较少) ，选用正交试验方法作为样本选取方法，样本来自于 1 4 上海人学硕十学位论文 实际注塑。 2 、工艺参数优化方法 优化技术是一种以数学为基础，结合各学科专业知识，优化求解各类实际问 题的应用技术。它的产生到应用，一直受到人们的广泛关注，并在诸多领域的实 际应用中有许多成功实例。 一般来说，求最优解或近似最优解的传统方法主要有三种：枚举法、启发式 算法和搜索算法。 ( 1 ) 枚举法 枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出精确最优解。对于连续函数，该 方法要求先对其进行离散化处理，从而可能因离散处理而永远达不到最优解。此 外，当枚举空间比较大时，该方法的求解效率比较低。 ( 2 ) 启发式算法 寻求一种能产生可行解的启发式规则，以找到一个最优解或近似最优解。该 方法的求解效率比较高，但对每一个需求解的问题必须找出其特有的启发式规则 有一定的难度，对不确知系统的求解尤其难以胜任适合。 ( 3 ) 搜索算法 寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个子集内进行搜索操作，以找 到问题的最优解或者近似最优解。该方法不能保证一定得到问题的最优解，但如 果能借助一些启发知识，就可在近似解的质量和效率上达到一种较好的平衡。 随着问题种类的不同，以及问题规模的扩大，要寻求到一种能以有限的代价 来解决注塑工艺参数最优化问题的通用方法仍是一个难题。这是因为随着问题规 模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，有时在目前的计算机上用枚举 法和启发式算法很难或甚至不可能求出其精确最优解。这样就必须采用一种适合 的搜索算法解决注塑工艺参数的最优化问题。 对这类全局最优化问题，目前存在确定性和非确定性两类搜索方法。前者以 b r i a n i n 的下降轨线法、l e v y 的隧道法和r g e 的填充函数法为代表。该类方法 收敛快、计算效率高，但算法复杂，求得全局极值的概率不大。非确定性方法以 m o m e - c a r l o 随机试验法、h a r t m a n 的多始点法、s o l i s 和w e t s 的结合梯度信息法 的搜索算法、模拟退火法( s i m u l a t e da n n e a l i n g ) 等为代表。该类方法对目标函数要 1 5 上海人学硕+ 学何论文 求低、容易实现、稳定性好，但收敛速度较慢、求得全局极值的概率较低。这些 弱点致使传统搜索方法在注塑成型这一复杂系统中的应用受到了限制。而遗传算 法则是寻求这种最优解的最佳工具之一，它与传统的搜索和优化方法的主要区 别在于汹1 ： ( 1 ) 自组织、自适应和自学习性( 智能性) 遗传算法是利用进化过程中获得的信息自行组织搜索。进化算法的这种自组 织、自适应特征，使算法同时具有能根据环境变化来自动发现环境的特性和规律 的能力，而不需要事先描述问题的全部特点以及说明针对问题的不同特点算法应 采取的措施。 ( 2 ) 本质并行性 遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点，而不是单点。其并行性表现在 两个方面：一是遗传算法是内在并行的，即其本身非常适合大规模并行处理：二 是遗传算法的内含并行性，由于算法采用种群的方式组织搜索，因而可同时搜索 解空间内的多个区域，并相互交流信息。 ( 3 ) 遗传算法不需要求导或其他辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函 数和相应的适应度函数。 ( 4 ) 遗传算法强调概率转换规则，而不是确定的转换规则。 图2 3 遗传算法寻优过程模块 鉴于遗传算法具有全局最优性、隐含并行性、高效率及解决不同非线性问题 1 6 上海人学硕十学位论文 的鲁棒性等等的特点，课题研究中选用遗传算法作为注塑工艺参数寻优方法，其 寻优过程模块如上图2 3 所示：产生代表问题解的初始种群，计算种群个体适应 度，根据问题域中个体的适应度大小( 适者生存和优胜劣汰原理) 选择个体，并借 助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新解集的种群，这 个过程将导致种群像自然进化一样，后生代种群比前代更加适应于环境，直到满 足优化准则后停止进化，此时术代种群中最佳个体代表的解可作为问题近似最优 解。 综上所述，将图2 1 总体框架具体展丌后的操作如图2 4 所示：通过c a e 软件( m o l d f l o w m p i ) 分析，得到预估的成型参数，然后经实际试模获得注塑合格 制品的初始工艺参数。此时由于实际工况的复杂多变性，与c a e 软件分析模型 会有一定的差距，可通过对c a e 分析的预估参数进行微调后获得注塑合格制品 的初始工艺参数，然后在此基础上进行智能优化，即采用人工神经网络和遗传算 法结合的智能技术对注塑充填保压过程参数进行优化，以达到提高注塑效