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关于 注塑 有效 冷却系统 设计 方法 法子

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关于注塑模有效冷却系统设计的方法 摘要 ：在热塑性注塑模设计中，配件的质量和生产周期很大程度上取决于冷却阶段。已经进行了大量的研究，目的是确定能减少像翘曲变形和不均匀性收缩等的不必要影响的冷却条件。在本文中，我们提出了一种能优化设计冷却系统的方法。基于几何分析，使用形冷却概念来定义冷却管路。它定义了冷却管路的位置。我们只是沿着已经确定好了的冷却水路来分析强度的分布特征和流体的温度。我们制定了温度分布作为最小化的目标函数，该函数由两部分组成。它表明了两个对抗性的因素是如何调解以达到最佳的状态。预期的效果是改善 零件质量方面的收缩和翘曲变形。 关键词 ：逆问题 热传递 注射模 冷却设计 1 简介 在塑料工业领域，热塑性注射模应用非常广泛。这个过程包括四项基本阶段：加料、塑化、冷却和脱模。大约整个过程的 70%的时间都在进行产品的冷却。此外，这一阶段直接影响产品的质量。因此，产品必须尽可能统一冷却达到最小化凹痕、翘曲变形、收缩和热残余应力等不必要影响的目的。为了达到这个目标需要的最有影响力的参数有冷却时间、冷却管路的数量、位置和大小、冷却液的温度以及流体和管道内表面的热传递系数。 冷却系统的设计主要基于设计师的经验，但 是新的快速成型工艺的发展使非常复杂的管路形状制造成为可能，这是先前的经验理论达不到的。所以冷却系统的设计必须制定为一个优化问题。 传递分析 由于参数随温度的变化，在注射工具方面热传递的研究是一个非线性问题。然而，像热导率和热容量这些模具的热物理参数在温度变化范围内都恒为定值。除了聚合物结晶的影响被忽视外，模具及产品之间的热接触阻力也常常被认为是常数。 温度场的分布是在周期边值条件下求解傅里叶方程得到的。这个演化过程可以分成两个部分：一个循环部分和一个平均瞬时的部分。循环部分常常被忽略，因为热渗透的 深度对温度场的影响不显著。许多做着所使用的平均循环分析简化了微积分学，但平均波动范围在 15%到 40%之间。越接近水路的部分，平均波动范围越高。因此，即使在静止状态，模拟瞬态热传递也变的非常重要。在这项研究中，温度的周期瞬态分析优于平均周期时间的分析。 应该注意的是，在实际操作中，冷却系统的设计应作为工具设计的最后一步。不过冷却影响零件质量的最重要的因素，热设计应该是工具设计的第一阶段之一。 型技术的优化 在文献中 ,各种优化程序被使用 ,但都关注于相同的目标。唐孙俐使用了一种优化程序 ,获取了零件的均匀 温度分布，得到了最小坡度和最少冷却时间。黄试着获得均匀的温度分布于零件和高生产效率下的最小的冷却时间。林总结了模具设计在 3个事实方面的目标。零件的冷却均匀 ,就能达到预期的模具温度，所以 ,接下来就可注射和减小周期时间。 冷却系统的最优配置是均匀时间和周期时间的折衷。实际上，模具型腔表面和冷却通道之间的距离越远，则温度分布的均匀性越高。相反 ,距离越短 ,聚合物的散热速度越快。然而模具表面不均匀的温度会导致零件的缺陷。达到这些目标的控制参数有管路的位置和大小 ,冷却液流量和流体的温度。 可以采用两种方法。第一个是寻找 管路的最优位置以此尽量减小目标函数。这第二种方法是建立在一种形冷却管路。林在冷却通道的位置设计了一个冷却管路。最佳冷却条件 (冷却位置和管路大小 )都是对冷却线路的研究得到的。徐孙俐进行了更深一步的研究 ,把冷却水路分成一个个单元并对每个冷却单元进行优化。 算法则 方案的计算，数值方法是非常必要的。进行传热分析 ,可以通过边界元素法或有限元素法。第一种方法的好处就是未知数量的计算要低于有限元素法。边界元素法的唯一问题是网格划分所花费的计算解决方案的时间短于有限元素法。然而这种方法只提供边界问题的结 果。在本研究中有限元法是首选，原因是零件的内部温度需要制定为优化问题。 为了计算能最小化目标函数的最优参数， et et 用了序列二次规划算法 ,它是一基于梯度的方法。它不仅可以找到传统的确定方法也可以找到进化方法。 et 遗传算法实现解决方案。这最后一种算法是非常耗时的因为它的计算范围很广。在实际操作中，模具设计的时间必须最小化，于是一个可以更快达到预期解决方案的确定性方法(共轭梯度 )应优先选择。 2 方法论 标 本文 所描述的方法应用于一个 (图 1)。这种形状在很多论文中都出现过，因此能比较容易做到。 零件 模具 图 1 基于零件的形态分析 , 1 和 3 两个表面分别介绍了零件的侵蚀和扩张 (冷却线 ) (图 1)。沿着冷却水路 3 边界条件的导热问题是第三类在无限的温度条件下流体温度的影响。优化就是寻找这些流体的温度。在优化前使用冷却线路阻止冷却管路的数量和大小的选择。这对于那些冷却管路不直观的复杂零件很有效。零件侵蚀线的位置对应于凝固聚合物的最小厚 度 ,以便冷却结束阶段可以消除部分汽压铸模的损害。 标函数 在冷却系统优化时，产品的质量应该是最重要的。因为最低冷却时间被零件的厚度和材料性能所影响 ,因此在特定的时间达到最优的质量是很重要的。 流体温度直接影响模具及配件的温度，且对湍流流体流量唯一的控制参数是冷却液温度。接下来 , 优化的参数就是流体温度，且零件最优分布的制定是在冷却时期的最后阶段由最小化的目标函数 方程 (1)。 期运用于许多工作中，旨在均匀零件表面的温度分布 ,从而减少沿 2表面和零件厚度方向的热梯度。这两个步骤都是为了引入变量 须指出的是当 时参考标准会减少到第一时期。相反 , 当 0第二个时期的比重会增加。 3 数值计算结果 数值计算结果是与 et 理论结果比较而来的， 他们认为 个冷却管道和冷却剂的最佳流体流量的最佳位置的确定得到的。第一步是复制他们的结果 (图 2的左部， )获得下列条件 (W= T = 303K、流体流动速率 Q= 364 s 每个冷却通道 ,t= 23.5 s。 图 2 例 1:冷却管路与有限数目的渠道使流体温度恒定。 冷却系统中的 7 条管道和模具表面的平均距离 (d = 为了确定冷却线 3 的位置。此外 ,的扩张部分。 在插图 3 中沿零件表面 2的温度曲线是与脱模时间比较得来的。所有表面的温度曲线都是沿逆时针方向绘制的 ,只是从 A 到 B 的部分。我们观察到采用冷却线的温度值比采用 7条管路更不均匀。因此用有限数目的通道计算出来的最佳冷却配置计比冷却线更好，这将作为一种参考。 图 3 例 2: 在变流体温度下的冷却管路和 下的比重因子。 流体温度 的最小目标函数下计算得到的，这里忽略了第二时期。结果如图 4和 5所示。 图 4 图 5 在图 4 中，侵蚀部分的温度曲线很不均匀，比较接近我们脱模温度。 然而在这两种情况下最高值都保持在 应于的筋的顶部位置（图1中的 这些热点是由于零件的几何形状产生的，很难冷却。 然而在图 5 中 ,我们注意到零件表面的温度曲线比第一种情况更不 均匀。总之 ,第一部分对于零件表面的均与性还不够完善，但达到预期的温度水平是足够 的。 例 3： 图 6 图 7 所示。这个阶段使得零件的表面温度均匀。实际上 ,在 T = 10 个 2表面上的温度都类似恒定的，除了之前解释的热点之外。然而对于 侵蚀时的温度是不被接受的，因为平均气温过高 (340K 相对于理想水平 336 K)。接着第二阶段提高分界面的均匀性 ,但对解决方案不利。使分界面的温度均匀化，同时提取需要的所有热通量 ,来获得零件的理想温度，如果这水平太低，将 会成为对抗性的问题。最好的解决方案是质量和效率的统一。例如 T = 100 = 10 K 时更不均匀。然而这种方案还是比 件的最佳流体温度曲线如图 8所示。 图 8 4 结论 本文提出了一种确定冷却线温度分布优化方法来获得零件的均匀温度场，从而得到最小的梯度和最短的冷却时间。与参考文献相比 ,显示出了它的效率和效益。特别是它不需要指定冷却通道的数量。对于确定管路的最少数量需要进一步比较已提出的最佳流体温度曲线的解决方案。 参考文献 1 . F. 2001. 2 104, 1997. 3 S. Y. N. T. S. C. of on of 23:2211995 4 L. Q K. C. S. A he of J. 120:1651998. 5 J. G. M. of 123:2262001. 6 J. C. of a an J. 120:2262002. 7 E. L. F. of of 222004. 8 X. E. S. of in 41:12652001. _ de 0609, 44306 +332 40 68 31 71, +332 40 68 31 41 F N R. 607, 0609, , 2 1100 In on in to as In we a of on is by It of We on of is We of as of an of It is to be to is an of in of In of is is of of of of is to of on of 12. As a be as as so as to of of of on of of to So of be as an he of in is a to of to of as in In of is is as of is by s be in a an is of 3. an be 5% 0% 3. of in it to in In of be to It be in of is of of be of of of 010 2010) 3 : 16 13N n on et 4 an to a in 5 to in i.e a 6 of a so be is a of 6. is at to in to of of in of in to an 47. is on a 6 a of on of on Xu et 8 go in on o is by 7 or 4. of is of to be is of to is on of In a is is to To et 4 s et 7 is a on It be et 5 a to of is it a of of In be a an is 2 he in is to of a ). is in so be in et 4. : on a of as of ). of is a as in a to of is an in of of is of in to of at of so n be of of is by of it is to in of is In to be is of is as of an of at of 1). of 1is to a of 2in 47 to at of to 4 of by It be is to On of is ()+=222112. ) T : ) ),0(,0 21X , is =of at 3 et 4 of by of to ) w=4): , 3643= in s : : of a . ) in is in . on of . at ,2,1 = on ) at We of is 15K K). a of is it be as a : : a )( (by is . : : on is to ) s ). in a to of ). is to of is to we of at is 5 (20K 5K). In is to at it is a of in : )( . (by . . : : he of 2is . of in is as of on is 340K a 36 K). at at to a of in if is be a by of in is . of is ). : n an to on a