（机械电子工程专业论文）注塑成型浇注系统及成型工艺参数的优化研究.pdf

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，玻璃纤维的含量( g f ) 作为要研究的 成型工艺参数。基于正交试验的基础，对板形零件进行了4 因素4 水平的全组合试验， 描述了各成型工艺参数对塑件翘曲变形量的影响规律，塑件的翘曲变形量随着m e t 的增加而减少，但是随着m e t 的持续增加，塑件的翘曲变形量几乎不变，甚至有增 大的趋势，随着p p 、p t 、g f 的增加而减小。 最后，基于全组合试验数据，建立了相应的人工神经网络模型来描述注塑成型工 艺参数与塑件翘曲变形量之间的关系，并验证了所建立的b p 神经网络模型可靠性和 正确性。通过神经网络预测了在其他成型工艺参数组合下塑件的翘曲变形量，描述了 各成型工艺参数及其工艺参数之间的交互作用对塑件翘曲变形量的影响。塑件的翘曲 变形量随着m e t 的增加先减小后增大，当熔体温度达到2 3 04 c 时，翘曲变形量随着熔 体温度的增加基本不变，甚至有增大的趋势，随着p p 、p t 、g f 的增加而减小，各 摘要 注塑成型浇注系统及成型- t 艺参数的优化研究 成型工艺参数间的交互作用对塑件翘曲变形量的影响都是显著的。 研究表明，浇注系统和成型工艺参数的优化有效地减少了塑件的翘曲变形量。注 塑成型技术和数值模拟相结合，不仅能够提高塑件的质量，还能提高塑件的生产效率。 关键词：浇注系统，成型工艺参数，正交试验法，b p 神经网络 作者：沈剑 指导老师：王传洋 o p t i m i z a t i o ns t u d yo ng a t i n gs y s t e ma n dm o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r so fi n j e c t i o nm o l d i n g a b s t r a c t o p t i m i z a t i o ns t u d yo ng a t i n gs y s t e ma n dm o l d i n g p r o c e s sp a r a m e t e r so ll n le c l l o nm 0 - d l n 2 n a b s t r a c t 删e c t i o nm o l d i n gi so n eo ft h em o s tc o m m o np l a s t i c sp r o c e s s i n gm e t h o d si nt h e c u r r e n t w i t ht h ew i d eu s eo fi n j e c t i o np r o d u c t si nt h eh i g h - t e c hf i e l do fh o m ea p p l i a n c e s a n da u t o m o b i l e s ，t h eq u a l i t y , p e r f o r m a n c e ，a n dp r o d u c tu p g r a d i n go ft h ep l a s t i cp a n sa r e p r o p o s e do nah i g h e rd e m a n d w a r p a g ei so n eo ft h em o s ti m p o r t a n tf a c t o r sa f f e c t i n gt h e q u a l i t yo fp l a s t i cp r o d u c t ，w h i c hn o to n l ys e r i o u s l ya f f e c tt h ea p p e a r a n c eq u a l i t yo fp l a s t i c p r o d u c t ，b u ta l s oa f f e c tt h ea s s e m b l yq u a l i t yo fp r o d u c t ，a n de v e nc a u s et h ep r o d u c t s c r a p p e d i tc a ni m p r o v et h ew a r p a g eo fp l a s t i cp r o d u c tt og u a r a n t e et h eq u a l i t yo ft h e p l a s t i cp r o d u c t t h ei m p r o v e m e n to fw a r p a g ec a nb ea c h i e v e db yo p t i m i z i n gt h eg a t i n g s y s t e ma n dm o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r s t h e r e f o r e ，t h eo p t i m i z a t i o no fg a t i n gs y s t e ma n d m o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r sh a sp r a c t i c a lv a l u ei ne n g i n e e r i n g t h i sp a p e r , p l a t ep a r t s ，f o re x a m p l e b a s e do nc o n s i d e r a b l eq u a n t i t i e se x p e r i m e n td a t a a n dn u m e r i c a ls i m u l a t i o nm e t h o d s u s e dm o l d f l o w , o r t h o g o n a le x p e r i m e n tm e t h o da n d a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，a i m e dt or e s e a r c ho nt h ei m p r o v e m e n to ft h ew a r p a g eo fp l a s t i c p r o d u c t f i r s t ，a c c o r d i n gt os t r u c t u r es i z eo fp l a t ep a r ta n dt h ep r i n c i p l eo fe s t a b l i s h i n gg a t i n g s y s t e m ，t w od i f f e r e n tg a t i n gs y s t e m so fp l a t ep a r ta r ee s t a b l i s h e d m o l d f l o wi su s e dt od o a n a l y s i so nd i f f e r e n tm o l d i n gs c h e m e sw i t hd i f f e r e n tg a t i n gs y s t e m s c o m p a r i n gw i t h q u a l i t yi n d i c a t o r so ft h ef l o wa n dw a r p a g eo ft h ed i f f e r e n tm o l d i l i gp r o g r a m ，t h eg a t i n g s y s t e mo ft h ep l a t ep a r ti so p t i m i z e d s e c o n d ，m o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r sw h i c ha f f e c tt h ew a r p a g eo fp l a s t i cp r o d u c ta r e s t u d i e d w h i c ha r es e l e c t e di st e s t e di na c c o r d a n c ew i t h o r t h o g o n a le x p e r i m e n t a c c o r d i n gt ot h eo r t h o g o n a le x p e r i m e n tm e t h o da n dv a r i a n c ea n a l y s i s ，t h em o l d i n g p r o c e s sp a r a - n e t e r sa r ee s t a b l i s h e d ，w h i c hi n c l u d em e l tt e m p e r a t u r e ( m e t ) ，p a c k i n g p r e s s u r e ( p p ) ，p a c k i n gt i m e ( p t ) a n dg l a s sf i b e rc o n t e n t ( g f ) b a s eo no r t h o g o n a l e x p e r i m e n tm e t h o d ，f u l lc o m b i n a t i o ne x p e r i m e n t so ff o u rf a c t o r sw i t hf o u rl e v e l sa r e i i i a b s t r a c t o p t i m i z a t i o ns t u d yo ng a t i n gs y s t e m a n dm 0 1 d i n g p r o c e s sp a r a m e t e r so fi n j e c t i o nm o l d i n g a r r a n g e d ，e a c hm o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r sa f f e c t e do nw a r p a g ei sd e s c r i b e d t h er e s u l t s t e l lu st h a tt h ew a r p a g eo fp l a s t i cp r o d u c ti sr e d u c i n gw i t ht h ei n c r e a s i n go fm e t , b u tw i t h t h ec o n t i n u o u s l yi n c r e a s i n go fm e t , t h ew a r p a g eo fp l a s t i cp r o d u c ti sa l m o s tu n c h a n g e d ， t h e r ei se v e nat e n d e n c yt oi n c r e a s e w i t ht h ei n c r e a s i n go fp p ，p t ，g f ，w a r p a g eo f p l a s t i cp r o d u c ti sr e d u c i n g f i n a l l y , b a s eo nf u l lc o m b i n a t i o ne x p e r i m e n td a t a , t h ec o r r e s p o n d i n gb pa r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r km o d e li se s t a b l i s h e dt od e s c r i b et h er e l a t i o n s h i pb e t w e e ni n j e c t i o nm o l d i n g p r o c e s sp a r a m e t e r sa n dt h ew a r p a g eo fp l a s t i cp r o d u c t ，a n dt h er e l i a b i l i t ya n dc o r r e c t n e s s o ft h eb pn e u r a ln e t w o r km o d e li sv e r i f i e d t h ep r e d i c t i n gc a p a b i l i t yo fb pn e u r a ln e t w o r k i su s e dt op r e d i c tt h ew a r p a g eo fp l a t ep a r ti no t h e rd i f f e r e n tm o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r s ， t h ea f f e c t i o no nw a r p a g ec a u s e db ys i n g l em o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r sa n di n t e r a c t i o no f d i f f e r e n tm o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r si sd e s c r i b e d t h ep r e d i c t i n gr e s u l t st e l lu st h a tt h e w a r p a g eo fp l a s t i cp r o d u c ti sr e d u c i n gw i t ht h ei n c r e a s i n go fm e t , w h e nm e tr e a c h e s2 3 0 。c ，w i t ht h ei n c r e a s i n go fm e t , t h ew a r p a g eo fp l a s t i cp a r t si sa l m o s tu n c h a n g e d ，t h e r ei s e v e nat e n d e n c yt oi n c r e a s e w i t ht h ei n c r e a s i n go fp p ，p t g f ，t h ew a r p a g eo fp l a s t i c p r o d u c ti sr e d u c i n g t h ew a r p a g eo fp l a s t i cp r o d u c tc a u s e db yi n t e r a c t i o no fd i f f e r e n t m o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r si ss i g n i f i c a n t t h i ss t u d ys h o w st h a tt h eo p t i m i z a t i o no fg a t i n gs y s t e ma n dm o l d i n g p r o c e s s p a r a m e t e r se f f e c t i v e l yr e d u c et h ew a r p a g eo fp l a t ep a r t s t h ec o m b i n a t i o no fi n j e c t i o n m o l d i n gt e c h n o l o g ya n dn u m e r i c a ls i m u l a t i o nc a nn o to n l yi m p r o v et h eq u a l i t yo ft h e p l a s t i cp r o d u c t ，b u ta l s oi m p r o v et h ee f f i c i e n c yo ft h ep r o d u c t k e y w o r d s ：g a t i n gs y s t e m ，m o l d i n gp r o c e s sp a r a m e t e r s ，o ：t h o g o n a le x p e r i m e n t m e t h o d ，b pn e u r a ln e t w o r k i v w r i t t e n b y ：j i a n s h e n s u p e r v i s e db y ：c h u a n y a n gw a n g 目录 第一章绪论1 1 1 引言1 1 2 注塑成型的原理1 1 3 塑件翘曲变形国内外研究进展2 1 3 1 浇注系统对塑件翘曲变形的研究。2 1 3 2 成型工艺参数对塑件翘曲变形的研究。3 1 4 选题的依据和意义。6 1 5 课题的研究内容和技术路线7 1 - 6 本章小结8 第二章基于m o l d f l o w 浇注系统的优化分析9 2 1 注塑成型充填流动的数学模型9 2 1 1 粘性流体力学基本专程9 2 1 2 基本方程假设。l0 2 1 3 充填流动方程。1 1 2 1 4 熔体粘度模型1 1 2 1 5 边界条件1 2 2 2 翘曲变形的理论研究1 3 2 2 1 翘曲变形产生的机理1 3 2 2 2 翘曲变形的影响因素1 4 2 3m o l d f l o w 软件的简介l5 2 4 模拟分析方案16 2 4 1 仿真分析的流程1 6 2 4 2 材料的选择1 7 2 4 3 浇注系统的建立1 7 2 5 模拟结果分析。2 2 2 6 本章小结2 7 第三章试验设计与数据处理2 8 3 1 试验设备2 8 3 2 板形零件注塑过程和成型工艺影响因素3 0 3 2 1 注塑过程3 0 3 2 2 成型工艺影响因素注塑成型3 l 3 3 玻璃纤维增强聚丙烯的特性3 2 3 4 板形零件翘曲变形量的测量方法3 4 3 5 基于正交试验的工艺参数设计3 5 3 5 1 注塑工艺参数的设置3 5 3 5 2 试验结果的计算与分析4 2 3 6 全组合试验结果分析4 6 3 7 本章小结5 0 第四章基于人工神经网络翘曲模型的建立与应用5 1 4 1 人工神经网络的概述5 l 4 1 1 人工神经网络的发展和应用5 1 4 1 2 人工神经网络的研究内容5 1 4 2b p 神经网络的工作原理。5 2 4 3 基于b p 神经网络翘曲模型的设计5 5 4 3 1 网络结构的确定5 5 4 3 2 激励函数和隐含层神经元数的确定5 5 4 3 3 试验样本数据的归一化处理5 6 4 4m a t l a b 神经网络工具箱。5 8 4 5b p 神经网络的训练及检验5 9 4 6b p 神经网络翘曲模型的测试结果。6 0 4 7 本章小结6 4 第五章总结和展望6 5 5 1 研究内容总结6 5 5 2 展望6 6 附勇匙6 7 参考文献7 6 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文7 9 致谢8 0 注塑成型浇注系统及成型t 艺参数的优化研究第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 随着我国国民经济的高速、稳定的增长，科技水平的不断提高以及加工方法的改 进，塑料已经在我们的同常生活中占据了重要的地位，成为国民经济中不可缺少的 一部分。塑料成型技术是指把粉末、颗粒或液状树脂及添加剂等原料加工成具有一定 使用价值的塑料制品的一种技术。塑件性能的优劣及规格多少与成型技术密不可分。 注塑成型技术是塑料加工中重要的成型方法之一，其技术己发展的非常成熟，且应 用相当普遍，根据统计，注塑制品约占有所有塑料制品总产量的3 0 ，全世界每年生 产的塑料数量约占所有塑料成型模具数量的5 0 。 塑料用合成橡胶、合成纤维与合成树脂三大类合成高分子材料已成为人类生活活 动都离不开的新型材料，已经与木材、钢铁和水泥一起构成现代社会中的四大基础材 料，是工农业、能源信息、交通运输、海岸开发和宇宙空间等国民经济发展中不可缺 少的新型材料。与常用的金属材料相比，其优点有价格低廉、保温性能好、耐腐蚀性 好和易加工成型，这些都是金属材料所无法比拟的。塑料工业是新兴的工业，是随着 石油工业的发展应运而生的，塑料工业已经发展成为现代工业的重要组成部分。目前 塑料制品几乎已经在一切工业部门以及人民日常生活的各个领域，塑料工业又是一个 飞速发展的工业领域。世界塑料工业从2 0 世纪3 0 年代前后开始研制到目前的塑料产品 系列化、生产工艺自动化、连续化以及不断开拓功能塑料新领域，它经历了初级阶段、 发展阶段、飞跃阶段和稳定增长阶段等这几个阶段。塑料作为一种新型方法的研究与 利用和塑料成型模具的开发与制造。随着工业塑料制品的品种和需求量的r 益增加， 这些产品更新换代的周期越来越短，因此对塑料品种、产量和质量都提出了越来越高 的要求。 1 2 注塑成型的原理 注塑成型也称为注射成型，它是目前塑料加工中最普遍的加工方法之一，可用来 生产几何形状复杂的塑料制品。由于它具有成型周期短，品种种类多，制件尺寸稳定， 第一章绪论 注塑成型浇注系统及成型t 艺参数的优化研究 生产效率高，尺寸精度高，容易实现机械化和自动化等诸方面的优点，因此，在整个塑 料制品的生产行业中，注塑成型占有非常重要的地位目前，除了少数几种塑料品种以 外，几乎所有的塑料都可以采用注塑成型加工 注塑成型的原理是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 加热熔融成为粘流态熔体，在注塑机柱塞或螺杆的高压推动下，以很大的流速通过喷 嘴注入模具型腔，经过一定的保压、冷却定型后可保持模具型腔所赋予的形状，然后 开模分型获得一定尺寸的塑件。 1 3 塑件翘曲变形国内外研究进展 注塑成型技术已经是一项比较成熟的技术，但是随着注塑产品在家电、汽车等高 科技领域的应用，对塑件的质量、性能及产品更新换代提出了更高的要求。翘曲变形 不仅严重影响塑件的外观质量，而且影响产品的装配质量，甚至导致塑件的报废。翘 曲变形量作为评价塑件质量的重要指标之一，逐渐受到模具设计者的重视。模具结构 及成型工艺参数作为影响塑件质量的主要因素，国内外学者在研究模具结构及工艺参 数对塑件质量的影响时，主要研究了浇注系统及工艺参数对塑件质量的影响。他们借 助c a e 分析软件，将注塑成型技术和数值模拟相结合，模拟塑料熔体在型腔内的流 动过程，其分析结果能够用来优化浇注系统和工艺参数，不仅能够提高塑件的质量， 还能提高塑件的生产效率。 1 3 1 浇注系统对塑件翘曲变形的研究 严志云【l 】等为了找出塑料齿轮的最佳浇注系统，设计了l o 种浇注系统方案，并通 过m o l d f l o w 软件对不同浇注系统方案进行模拟分析，得到了最优方案为盘形浇口方 案。合理的浇注系统可以使塑料齿轮收缩均匀，翘曲变形减小，轮齿性能均匀，因而 可以提高齿轮精度和质量。 赵明娟【2 】等运用m o l d f l o w 软件对汽车内饰件扣手盖注射过程中的流动填充进行 了模拟分析，然后对最佳浇注点的位置、温度分布和注射点压力进行了分析，合理确定 了浇注系统。 江毅【3 】等针对合理的浇口位置及数量在塑料模具设计中的重要性，借助m o l d f l o w 2 注塑成型浇注系统及成型工艺参数的优化研究 第一章绪论 软件对模具浇口进行了优化设计。以相机盖为实例，对其浇口位置和数量进行了模拟 分析，预测浇口位置和数量对成型缺陷的影响，优化了模具浇口设计。 麦群山【4 】对电脑面板零件的注射成型过程进行了模拟分析，通过应用m o l d f l o w 软 件对电脑面板模具进行c a e 流动分析，显示了c a e 技术在模具开发过程中对于最佳浇 口位置与数量的确定、流道系统的布置、注射参数的优化、模具一次试模成功率等方 面所起到的突出作用。 h s k i m t 5 】等对注塑模具中合理的浇口位置和尺寸在塑料制品设计中的重要性， 结合注塑成型中塑料熔体在型腔内充填模拟基本理论，提出了对塑件浇口位置及大小 进行优化设计的思想。运用m o l d f l o w 软件对塑件浇口位置及尺寸进行模拟分析，优化 了模具的浇口位置及尺寸和注射成型工艺参数。 1 3 2 成型工艺参数对塑件翘曲变形的研究 高月华【6 】等研究了优化塑件翘曲变形量的近似方法。该方法利用m o l d f l o w 软件对 塑件进行翘曲变形分析，借助于k r i g i n g 模型建立塑件翘曲变形与优化参量间的函数 关系，然后利用所建立的近似函数进行优化设计。以手机外壳为例，用熔体温度、模 具温度、保压压力和注射时间作为优化变量，对塑件进行了翘曲优化设计，有效地减 小了塑件的翘曲变形。 王传洋【7 】等利用m o l d f l o w 软件对显示器前盖进行注射成型的模拟分析，预测其成 型后的翘曲变形值，发现塑件的翘曲主要是由体积收缩不均匀引起的，因此通过建立 冷却系统和优化工艺参数，来降低塑件的翘曲变形，找出最佳成型条件。通过m o l d f l o w 软件的翘曲分析结果，为产品设计和模具制造提供依据，对提高塑件的生产效率和质 量具有重要的指导意义。 钱秋波【8 】等利用m o l d f l o w 软件对电机外壳进行注塑成型模拟分析。通过对塑件的 流动和翘曲分析，预测出塑件可能出现的质量缺陷和翘曲变形。通过对成型工艺参数 的不断优化，获得最佳成型工艺参数组合，从而提高塑件的质量和减少翘曲变形量。 付秀娟【9 】等利用m o l d f l o w 软件对扣板注射成型工艺参数进行了优化分析，得出影 响注射成型的主要因素，并模拟分析出扣板注射成型的最佳成型工艺参数，例如，模 具温度、熔体温度、保压压力和保压时间等。采用该注射成型工艺参数并结合合理的 注塑模具能注塑出质量最佳的塑件，为注射成型的顺利进行提供指导依据。 第一章绪论注塑成型浇注系统及成型t 艺参数的优化研究 朱春东【1 0 】利用m o l d n o w 分析软件对注塑成型过程进行模拟分析，采用正交试验 的方法得到了塑件在不同工艺参数下塑件的翘曲变形量，对比不同工艺参数对翘曲变 形量的影响程度，以翘曲变形量为控制质量目标，通过正交试验等计算分析方法得 到优化后的工艺参数组合，找到了一种较实用的工艺优化方法。 董斌斌【l l 】等介绍了薄壁注射成型的充填、保压、冷却的数值模型，用集成的模拟 程序对翘曲变形问题进行了定量地模拟分析采用正交试验优化设计理论，研究了 成型工艺参数对塑件翘曲变形的影响得出优化后的成型工艺参数模具温度、熔体温 度、保压时间和保压压力减少塑件的翘曲变形量，其中熔体温度和保压压力是影响塑 件翘曲最显著的因素。 倪晓燕【l2 】等研究了在注塑成型过程中玻璃纤维增强聚丙烯塑件存在的翘曲变形 缺陷，分析了注塑成型工艺参数对塑件收缩率及翘曲变形的影响。结果表明，随着喷嘴 温度、模具温度和保压压力的降低，塑件的翘曲变形量减小，适当的提高注射速率和 减少保压时间也可以减小塑件的翘曲变形量。 谢和平【l3 】等基于自制的聚丙烯玻璃纤维( p p g f ) 复合材料，研究了复合材料不 同配方与注塑成型工艺之间的关系。研究表明，注塑成型加工时，不同配方组成的 p p g f 复合材料对注塑成型工艺条件和塑件的性能都有较大的影响，因此应根据 p p g f 复合材料的不同配方采用不同的注塑成型工艺条件。 王利霞【1 4 】等结合c a e 软件及正交实验设计研究了玻纤含量和工艺参数对玻纤增 强聚丙烯塑件各向异性收缩的影响。基于正交试验法以优化塑件的收缩，并研究了各 个工艺参数对塑件收缩的影响程度。研究表明，纤维含量、熔体温度和保压压力对玻 纤增强聚丙烯塑件各向异性收缩的影响较大。 胡泽豪【l5 】等以c a e 数值仿真正交试验所得成型工艺参数与质量指标的数据作为 训练样本，对经过优化的b p 神经网络进行训练，得到成型工艺参数与塑件质量指标 之间的神经网络模型，并利用遗传算法进行全局寻优，得到使多个质量指标综合最优 的成型工艺参数组合。这种多目标优化方法可以在正交试验结果数据较少的情况下较 大程度地提高塑件的多个质量指标。 李福青【m 1 等将人工神经网络、正交试验设计方法和c a e 模拟技术相结合，建立了 注塑成型工艺参数与塑件翘曲变形量的b p 神经网络模型，基于人工神经网络注塑参 数预测模型，能较准确地预测出在工艺参数的取值范围内的任何参数组合。 4 注塑成型浇注系统及成型工艺参数的优化研究第一章绪论 徐冰冰n 7 】等研究了由于汽车外饰件的塑料化趋势对注塑成型质量提出了更高要 求，为解决传统c a e 方法需多次试验才能得到较优工艺参数组合的缺点，以汽车后视 镜为研究对象，建立了注塑成型工艺参数和塑件翘曲变形量的神经网络模型，从而实 现用神经网络模型代替c a e 软件获得塑件的翘曲变形量。 刘国亮【l8 】提出了为了克服几何模型转换的不足，利用有限元模型转换代替几何模 型转换的方法来实现零失真转换，利用m o l d f l o w 软件进行模拟分析，获取训练样本， 应用人工神经网络建立注塑成型工艺参数值快速预测b p 神经网络模型。将神经网络预 测的结果与模拟所得验证数据进行比较和分析，显示出b p 神经网络的稳定性与可靠 性。 y u n g k a n gs h e n t l 9 】等为了找出薄壁零件翘曲变形量最小的注塑成型工艺参数，选 取模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间4 个成型工艺参数，利用m o l d f l o w 软件 对薄壁零件进行模拟分析，预测其成型后的翘曲变形，通过正交试验法对塑件成型 工艺参数进行优化。 b a b u ro z c e l i k 2 0 】等研究了注塑成型工艺参数对薄壁塑件的翘曲变形量的影响，选 择了四个工艺参数( 模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间) 进行分析，利用正 交试验法，在不同工艺条件下分别得到翘曲值。然后采用回归分析和方差分析来评估 得出的翘曲值是否合理。通过方差分析的结果，可以得出对塑件翘曲的影响因素的大 小分别为保压压力、熔体温度、保压时间、模具温度。这和正交试验法得出的结论应 该是一致的。 m c s o n g t 2 1 】等采用正交试验法和数值模拟，讨论了超薄壁塑料零件成型过程中 不同工艺参数的影响( 注射速度，注射压力，熔体温度，计量尺寸和零件厚度) 。结 果表明，在成型过程中，零件的厚度是成型的决定性参数，计量尺寸和注射速度是主 要因素，加快注射速度可以大幅增加填充比。熔体温度和注射压力是次要因素，但较 高的熔体温度和注射压力在成型过程中也是必要的。 h a s a nk u r t a r a n 2 2 】等研究了汽车吸顶灯座最佳的注塑成型工艺条件实现最小翘 曲，利用m o l d f l o w 软件，人工神经网络，实验的统计设计和遗传算法寻找最佳值。 使用有限元分析结果得到的前馈人工神经网络，建立一种预测的翘曲模型，经过优化， 运用神经网络模型与有效的遗传算法连接，找到最佳工艺参数组合。 m i n g h u n gt s a i t 2 3 1 等研究了微注塑成型液晶显示器光导板的流动模拟。通过三维 5 第一章绪论注塑成型浇注系统及成型r t 艺参数的优化研究 惯性自由和不可压缩流的有限元模拟，一个利用固定有限元网格的可控制体积方案是 用来预测熔体前沿流动。本研究可提供注射压力，压力的变化过程，温度分布，剪切 速率分布及速度分布的相关数据来类似的研究光导板的微注塑成型。 x p l i a o t 2 4 】等研究了注塑成型工艺参数对塑件质量之间的影响关系，注塑成型工 艺参数的变动会影响塑件的质量，通过建立人工神经网络来描述成型工艺参数和塑件 质量之间的关系，通过控制塑件质量随工艺参数变化的波动，并且达到预测塑件质量 的目的。 国内外学者在通过改善浇注系统的设计和成型工艺参数组合来优化塑件质量的 过程中，都会采用一些c a e 软件和神经网络模型相结合的方法对塑件的成型过程进 行模拟分析，从而达到减小塑料制品缺陷的目的。对生产实践有一定的指导作用。 1 4 选题的依据和意义 塑料作为一种新型的工程材料，具有质量轻、耐腐蚀、易成型加工、生产效率高， 电绝缘性能好、力学性能优良等优点，并随着注塑工艺在家电、汽车、建筑装饰和仪 器仪表等领域的运用，得到了迅速的发展。因此注塑工艺参数的优化得到了广泛的应 用。在注塑模具设计过程中，采用摸流分析技术，在模具初始设计阶段，对结构参数 和注塑工艺参数进行优化设计，在一定程度上减少对模具设计者经验过分的依赖，尤 其是对于结构复杂的薄壁塑料模具设计具有很好的指导意义。随着手机通讯设备、计 算机和汽车塑料件等朝着轻小化和薄壳化发展，使的塑件增加了成型难度。为了提高 塑料件的外观质量和使用性能，进行注塑模c a e 模拟分析的研究显得尤其重要。 成型工艺参数的制定是一项影响因素多、经验性强、复杂度大的技术工作。成型 工艺参数与质量指标间缺乏精确的解析表达以及成型工艺参数间具有交互作用，使得 工艺师长期以来主要依靠经验反复试错来优化工艺参数。从经济角度看，传统的试错 方法需要在注塑机上反复调整参数，对比每次调整工艺参数后塑件的质量，这不仅延 长了试模时间，提高了成本，而且准确度不高，从知识运用的角度，该方法过分依赖 经验。 注塑成型质量控制和工艺参数优化不仅是工业生产中一个急需解决的问题，同时 也是近些年来学术界关注的热点之一。正是在这样的背景下，本文研究的是从模具的 6 注塑成型浇注系统及成型工艺参数的优化研究第一章绪论 浇注系统和注塑成型工艺参数两方面来降低板形零件的翘曲变形量，因此，本文的研 究内容对提高塑件的质量作了理论指导，并具有实际的工程价值。 1 5 课题的研究内容和技术路线 塑件的质量是检验注塑成型技术的重要指标，而翘曲变形量是衡量塑件质量的重 要指标之一。为了控制塑件的翘曲变形量，本文通过改善模具浇注系统和优化成型工 艺参数对注塑成型过程进行模拟试验，分析和研究注塑成型过程中各种工艺参数对塑 件翘曲变形量影响规律，本文的研究内容如下： 1 利用m o l d f l o w 软件对塑件的两种浇注系统的成型方案进行模拟分析，比较两 种成型方案的流动质量指标以及翘曲变形量，最终选取最佳浇注系统作为塑件的成型 方案。 2 基于m o l d f l o w 的分析结果，以塑件的翘曲变形量作为质量指标，选用熔体温 度( m e t ) ，保压压力( p p ) ，保压时间( p t ) ，玻璃纤维的含量( g f ) 作为影 响因素，对拟选取的成型工艺参数按照正交试验表进行试验，通过根据正交试验表的 分析结果描述各成型工艺参数对塑件翘曲变形量影响的显著性，确定要研究的成型工 艺参数，描述各成型工艺参数对塑件翘曲变形量的影响规律。对选取的成型工艺参数 进行了2 5 6 次全组合试验，并且绘制了成型工艺参数对塑件翘曲变形量的影响规律。 3 根据全组合试验数据，通过建立人工神经网络模型描述注塑成型工艺参数与 塑件翘曲变形量之间的关系，并验证了所建立的b p 神经网络模型可靠性和正确性。 通过神经网络预测在其他成型工艺参数组合下塑件的翘曲变形量，描述了各成型工艺 参数及其工艺参数之间的交互作用对塑件翘曲变形量的影响。 此次研究以实际的板形零件制品作为研究对象，结合m o l d f l o w ，正交试验法， b p 神经网络来优化塑料制品的翘曲变形量，从而达到减小塑件缺陷的目的。本文的 研究路线如图1 1 所示： 7 第一章绪论注塑成型浇注系统及成型_ t 艺参数的优化研究 1 6 本章小结 建立板形零件带有不同浇注 系统的成型方案 上 运用m o l d f l o w 对不同浇注系统的成型方案 进行模拟分析比较，并选取最优成型方案 土 结合正交试验表，利用方差分析，对拟选取 的工艺参数进行显蓍l 生分析 根据正交试验表的分析结果，描述了各成型 工艺参数对翘曲变形量的影响 土 l 对选取的成型工艺参数进行全组合试验，绘 制成型工艺参数对翘曲变形量的影响曲线 l 根据板形零件全组合试验结果，建立相应的 b p 人工神经网络翘曲模型 根据b p 人工神经网络翘曲模型的预测结果， 描述工艺参数对翘曲变形量的影响 图1 1 课题的研究技术路线图 f i g 1 1r e s e a r c ht e c h n o l o g yr o a d m a po f p r o j e c t 介绍了注塑成型的原理和现状，国内外学者在研究模具结构及工艺参数对塑件质 量的影响的主要方法，结合本文研究的板形零件，阐述了选题的依据和意义，提出了 本课题的研究内容及技术路线。 8 注塑成型浇注系统及成型t 艺参数的优化研究 第二二章基于m o l d f l o w 浇注系统的优化分析 第二章基于m o l d f l