爱普生打印机支架注射模设计【8张CAD图纸和文档所见所得】【注塑模具JA系列】
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8张CAD图纸和文档所见所得
注塑模具JA系列
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单浇口注塑模具的优化作者： LI Ji-quan， LI De-qun， GUO Zhi-ying， Lv Hai-yuan作者单位： Department of Plasticity Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030, China刊名： 浙江大学学报A(英文版)英文刊名： JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY SCIENCE A年，卷(期)： 2007,8(7)邮箱：接收时间：2006年11月22日修改时间：2007年3月19日摘要：这篇文章是研究关于在注塑模具中优化单浇口位置的方法。浇口优化的目的是减小注塑件翘曲变形等情况，因为对于大多数注塑件而言，翘曲是一个非常重要的质量问题,而这又显著影响了浇口位置。翘曲的定义特征是表面的最大位移与表面的投影长度的比例。优化方案就是在模拟退火算法中结合数值模拟技术找到最佳浇口口位置。最后，通过一个例子进行了探讨和分析结果表明,提出的方法是有效的。关键词：注塑模具 浇口位置 优化 翘曲特征简介：塑料注射成型是一种广泛使用的、复杂的但高效生产、技术种类繁多的塑料制品方法，尤其是那些拥有较高的生产要求,紧密的宽容,复杂的形体塑料制品。注塑件的质量是一个关于塑胶材料、部分几何、模具结构和工艺条件的函数。注塑模具最重要的是以下三个组成部分：型腔、流道和浇口、以及冷却系统。Lam和Seow在2000年以及Jin和Lam在2002年都取得了通过改变壁厚达到型腔平衡的方法。在一个平衡型腔充填过程中给出一个均匀分布的压力和温度可以显著减小翘曲变形等情况。但是型腔平衡的只是影响注塑制品质量的重要因素之一，特别是，部分在功能上有要求，而且，它们的厚度通常是不变的。从设计注塑模具的观点看，浇口的特点是它的大小和位置，以及六道系统的大小和布局。交口的尺寸和流道的布局通常设定为常量。相对的，浇口位置和流道尺寸更灵活，可根据不同的角色影响产品质量。因此，它们经常是作为优化产品的参数。Lee和Kim 在1996年提出了通过优化流道和浇口尺寸来平衡多流道系统进入型腔。流道平衡被称为多型腔模具中的相同的型腔提高不同的压力，由于不同的压力使融化的塑料在多型腔模具每一个不同体积和形状的型腔底部流动。这种方法显示了在整个多型腔磨具循环周期中型腔压力的均匀分布。Zhai在2005年提出了一种高效率的基于压力梯度搜索的优化浇口位置的两个型腔成型的方法，后来通过改变多型腔模具的流道尺寸定位了焊缝,作为大型设备的一部分,需要多个浇口缩短最大流量的道路，相应的减少注射压力。这种设计为设计单型腔内多浇口的流道和浇口的方法是很有前景的。许多注塑件都是采用一个浇口，无论是在单腔模具或多腔模具。因此,优化单浇口注射模具的浇口位置是最常见的设计参数。Courbebaisse和Garcia在2002年提出了形状分析方法，以便估计注塑成型的最好浇口位置。随后,他们发展并应用该方法通过一个L型的例子进一步优化了单浇口位置，它应用起来简单而且节省时间。而这仅仅是简单的厚度均匀的平面零件转弯。Pandelidis和Zou在1990年提出了通过采取直接相关质量措施减少翘曲和材料老化来优化浇口位置的方法，这是被描绘成一个温差加权和的术语,一个过度包装术语，和一个摩擦过热的术语，翘曲是受上述因素影响,但是他们之间的关系尚不清楚。因此，优化的效果受到加权因子测定结果的限制。Lee和Kim在1996年开发了一个自动化的浇口位置的选择方法，一个设计师在最初的一组浇口位置提出了最优的浇口位置相邻节点评价方法，结论在很大程度上取决于人类设计师的直觉，因为第一步的方法是基于设计师的命题，所以结果在很大程度上是限于设计者的经验。Lam和Jin在2001年开发了一个在成型填充过程中基于对应的最小标准偏差流路径长度和标准偏差的填充时间浇口位置的优化方法。随后，shen在2004年通过减少充填压力、不同流路的填充时间、温度差异和过度包装的百分比优化了浇口位置的设计方案。Zhai在2005年研究了在注射最后阶段优化浇口位置的注射压力评估标准。这些研究人员介绍了注塑模具在注塑操作时的相关产品的品质。但性能和品质之间的相关性非常复杂,他们之间一直没有明确观察的关系。同时也很难为每个术语选择合适的加权因子。这里提出了一种新方法来评估注塑件浇口位置优化的翘曲情况，部分直接测量质量，这个调查定义了用翘曲特征来评估部分翘曲情况，通过软件评估了从流动翘曲到模仿输出注塑成型。目标函数最小化取得最低浇口位置优化变形，采用模拟退火实现寻找最佳浇口位置。最后给出一个数值例子说明了所提出的优化程序的有效性。质量措施：特征翘曲度定义特征翘曲度：运用优化理论来设计浇口，质量的工艺措施部分必须被指定在第一个实例。“质量”涉及到产品的许多性能，如：力学性能、热塑性、电学性、光学性、工效或几何性质等。产品的质量有两种检测方法：直接发和间接法。直接的质量检测是指一个模型通过数值模拟来预测性能的结果。相反，间接测量方法是指测量相关部分目标的产品质量,但是它不能对产品提供像直接测量那样的估计实力。对翘曲变形等情况,得到间接质量相关工作的措施之一是在注射成型流动性能行为或对这些进行加权和。性能表现在填充时间沿着不同的填充路径、不同温度、包覆比例程度等等而会有所不同。很明显,翘曲是受这些因素影响的，但翘曲与这些因素之间的关系是不明确的，而且确定这些因素是相当困难的。因此，上述目标函数的优化很可能不会减少翘曲，即使是非常完美的优化技术。有时，不适当的加权因素将导致完全错误的结果。相关研究表明一些统计量的节点位移计算表征作为直接质量的手段来达到最小变形优化。统计量通常是最大的结点位移，统计值,在一定程度上代表了变形，很容易获得的仿真结果。但不能有效地描述统计注塑件位移的变形。在工业中，设计师和制造商在注塑成型中通常会更加注意一些具体部位的翘曲程度。翘曲的定义特征描述是注塑件的变形。翘曲的特点是表面的最大位移与表面投影特征曲面长度的比值。图一： 这里的是指注塑件的翘曲度，h是注塑件偏移参考平台的最大位移量，l是注塑件在平行于参考面的投影值长度。 图1 翘曲特征的定义对于复杂的翘曲特征(这里只讨论平面特征)、翘曲特征在参考面上通常分为两个情况,代表了一个二维坐标系统： 这里的是翘曲在X、Y方向的特征值，Lx、Ly是翘在参考面的投影值翘曲特征的评估结合相应的参考平面与投影方向，在目标特性测定之后，从它们的几何关系中可以很快的算出L值（如图2）.L在具体的表面特征和预计方向都是连续的。但是对于h的测定就比L要复杂多了。 图2 投影长度的评估模拟注塑成型过程是一种常见的预测零件设计质量、模具设计和工艺设定的方法。模拟的结果表示为翘曲的节点挠度在X,Y,Z轴方向的分量（）和节点的位移W。W是向量长度的矢量之和,i,j,k是在X,Y,Z方向的单位向量，为了计算h,挠度与节点首先作如下的评估： 这里的是挠度在特定方向节点与参考平面的偏转量。是节点在X、Y、Z方向的挠度。是在特定方向的向量角。A和B是投影方向的终端节点（如图2）。和是节点A和B的挠度 在工业中，翘曲的检测是在仪表的帮助下进行的，但是测量部位应放置在同一个参考平台上。H是测量表面和参考面的最大值。浇口位置优化问题的形成质量术语“翘曲”是指永久变形的部分,它不是由一个载荷引起的。这是由于在整个成型过程中存在差动收缩，引起聚合物流动、包装、冷却、结晶的不平衡。浇口的放置在注塑模具是其中最重要的变量的总模具设计之一。浇口位置极大地影响了注塑件质量，因为它影响着注塑件流入型腔的方式。因此，不同的交口位置在取向方面引起密度、压力、温度分布不均匀，因此引入翘曲不同的价值与分配。所以浇口位置的设计是减小注塑模翘曲的重要因素。因为浇口位置和翘曲分布的相关性，在很大程度上决定了塑料的融化和模具的温度，它假定了成型条件是在这次调查中保持不变。注塑模翘曲部位的量化，在上一节的翘曲特征中已经讨论了。为了优化单浇口位置，从而制定如下公式： 这里的是指注塑件的翘曲特征，P注塑件在浇口位置的注射压力，是注塑机允许的注塑压力或者是设计者和制造商允许的特定注射压力；X是浇口位置的坐标向量，是注塑成型过程中有限元网络模型的节点部分；N是节点数目。在有限元网络模型中，每一个节点都可能是浇口。因此，可能成为浇口位置的总数目是一个关于总结点数N和总优化浇口位置数目的函数。 在这项研究中，只对单浇口位置问题进行了研究。模拟退火算法模拟退火算法是其中一个功能最强大和最受欢迎的用来解决优化问题的元启发式算法，因为它提供了解决现实世界难题的好方法。该算法源自于Metropolis的思想，他最初提出来是为了解决在给定稳定下找到平衡点收藏的原子结构。该算法之间的关系和数字最小化是由Pincus在1970年首次提出的，但是在Kirkpatrick1983年提出的基础上形成的组合优化方法问题。应用模拟退火法优化问题的目标函数,采用f作为能量函数E。问题就变成了寻求近似全局最优解，而不是找一个低能量的配置，用配置设计变量的值来代替能源框架结构的值，用温度来代替控制参数的过程。一个随机数发生器被当做是设计变量的有用途径。很明显,该算法只需要考虑最小化问题。因此,执行一个最大化问题的目标函数乘以(一1)获得一个有用的形式。退火算法比其他方法好的最主要优点是它能够避免陷入极值。该算法采用了随机搜索，这样他不仅接受目标函数f的减小，也接受它的增加，而后者则只是接受了一个概率P： 这里的f是f的增量，k是Boltzman常数，T是一个与原系统温度目标函数应用对比有关的控制参数。在优化浇口位置的情况下，这个算法的应用在图3中有说明，这个算法的详细说明如下：（1）、SA算法通过一个指定的温度参数T（温度系数K初始值设为零）从最初的浇口位置开始，退火工艺的合适的控制参数C（0 C 1）和Markov 的链N都已经给出了。（2）、SA算法在旧的浇口位置附近生成一个新的浇口位置和计算出目标函数。（3）、新浇口位置由目标函数决定 均匀随机目标在0 1内产生，如果，要么被接受，否则就是被拒绝了（4） 、这个过程将通过迭代法重复相当多的次数。用这种试验方法得到的一系列浇口位置被称为Markov链。（5） 、一个新的Markov链再续变温后就产生了（开始于上一个Markov链的最后一个浇口位置）。同样的过程一直持续到温度降到足够低致使该算法停止。 图3 模拟退火算法的流程图应用和讨论对于一个复杂的工业部门来说，在这部分的应用说明了我们提出的质量检测和优化方法是可行的。这部分是一个制造商提供的，如图四所示。在本部分中，平面基底表面轮廓精度要求是最重要的。因此，翘曲特征论述了所涉及的参考平台基底表面被指定为一个附在基底表面的水平面，纵向被指定为参考方向。参数h是基底表面的正对方向、即垂直方向的最大挠度，参数L是基底表面在纵向的投影长度 图4 厂家提供的工件品这部分工件的材料是尼龙101L（30%的EGF，杜邦工程聚合物），模拟模具成型的条件都在图5的表一中，显示了有限元成型的数值模拟。它有1469节点和2492个部分。目标函数,即特征翘曲变形等情况,由Eqs进行了评价，从h的评价结果来分析在MPI里的一系列“流动+弯曲”。L在工业里是用来衡量产业部门的，L=20.50 mm 表一 成型的模拟条件 条件 值 全部时间 （S） 2.5 熔化温度 （） 295 模具温度 （） 70 保压时间 （S） 10 保压压力（相对于注塑压力）（%） 80 MPI是注塑模具仿真中应用最广泛的一种软件，可以再平衡流动的基础上找出最佳的浇口位置。浇口位置分析是除了实证研究方法的设计浇口位置的最好工具。对于这部分，在分析了MPI浇口位置后，建议最好的浇口位置是在N7459节点附近，如图5所示。在推荐的浇口位置基础上进行翘曲部分的模拟仿真，从而对翘曲特征进行评估：这是一个很大的值，在生产试验中，翘曲现象在工件样品中是可以看见的。这在大量生产制造过程中是不能被接受的。基底表面的翘曲是由表面的玻璃纤维分布不均匀引起的，如图6a所示。图6a显示玻璃纤维因为消极的浇口位置而朝着积极地方向变化，特别是最大的变化出现在纤维取向靠近浇口的地方。浇口位置引起了严重的不同收缩从而导致了浇口位置纤维取向的多元化变化。因此，翘曲特征很明显，故浇口位置必须优化以便减小翘曲度。 图5 有限元网格模型的部分 玻璃纤维取向分布的不同浇口位置 （a）、设置在N7459的浇口 （b）、N7379浇口位置的优化在前面“模拟退火算法”章节讨论过的浇口位置优化的搜索应用在这部分。为了保证优化的精度，迭代法的最大次数为30，而且当没有一个迭代的解决方案时，随机试验的最大数量允许每个迭代过程被选择10来作为减少这些迭代的可能性。图5的节点N7379是用来发现优化最佳浇口位置的。翘曲的特征来自于对翘曲模拟仿真结果的评估。这就是小于MPI推荐的浇口值。在实试生产中翘曲部分要求满足厂家的要求。如图6（b）所示显示了在模拟仿真中的纤维取向。看起来像浇口位置的优化甚至导致了玻璃纤维的取向，从而大大减少在沿纵向垂直方向的收缩偏差。因此，翘曲情况减少了。结论翘曲的定义特征在这次调查中是用来描述注塑件的翘曲情况和评估数值模拟软件MPI的。特征翘曲情况评价基于数值模拟结合模拟退火算法优化单浇口位置对注塑模具。翘曲特征情况的评估是注塑模具在数值模拟的基础上结合模拟退火算法来优化单浇口位置。我们将工业部分作为一个例子来说明我们提出的方法。该方法的结果产生了一个最佳浇口位置，制造商对这部分很满意。该方法也适用于优化其它的关于减小翘曲问题。，例如浇口位置的优化、流道系统的平衡和选择各向异性材料。参考CourbebaisseG2005Numerical simulation of injection moulding process and the premoulding conceptComputationa7 Materials Science 34(4)：397405【doi：101016/jcommatsci200411004】Courbebaisse，G，Garcia，D，2002Shape analysis and injection molding optimizationComputational Materials Science，25(4)：547553 【doi：101016S09270256(02)00333-6】Jin，S，Lam，YC，200225D cavity balancingJournal of Injection Molding Technology，6(4)：284-296Kirkpatrick，S，Gerlatt，CDJr，Vecchi，MR，1983Optimization by simulated 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