Samsung 三星手机后盖注塑模设计说明书.docx
Samsung 三星手机后盖注塑模设计【含CAD图纸、论文、开题报告、答辩稿】
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手机后盖注塑模设计学 院 工业自动化学院专 业：姓 名：指导老师：机械工程 诚信承诺书本人承诺呈交的毕业设计手机后盖注塑模设计是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，设计（论文）使用的数据真实可靠。本人签名： 日期： 年 月 日摘 要当今社会，工业发展迅速，产品种类多，更新快，模具技术在生产中的作用越来越大，对高质量模具的需求不断增加。本文设计了一副Samsung note3手机后盖的注塑模具，以此为例，介绍了常用注塑模具的设计方法和流程。首先对手机后壳结构进行了工艺分析，先用UG6.0画出塑件，对塑件进行结构分析，选择合适的注塑机，选用PC/ABS塑料进行注塑。根据制件的质量要求及特点进行标准模架的选取，再将测得的手机后盖各部位的尺寸代入公式进一步对型芯、型腔、浇注系统、脱模机构和冷却系统进行设计，确定成型零件以及模架和标准件的选用。用AutoCAD画出模具的装配图和零件图。模具的注射系统的设计过程在本文中详细规定。关键词：注射模具 ；模具设计；Samsung note3手机后盖 AbstractNowadays, the development of industry is rapid; there are many kind of industrial production, Shape continues to accelerate, so mould technology is more and more important in the role of manufacture, the need of high quality mould is increasing. A set of injection mould of the Samsung note3s backcover has been designed in this article, as an example, this paper introduces the design methods of injection mould and process. First of all, describe the plastic part with UG6.0, choose the appropriate injection moud machine with the analysis of the back cover, then choose the PC/ABS to inject. According to the requirements of the product quality and characteristics of the standard selection of die set, then measured the size of the mobile phone back cover each part generation into the formula to design core, cavity, demoulding mechanism, gating system and cooling system. Determine the molding parts and die set and the selection of standard parts. Describe the assembly drawing and part drawing by Auto CAD. The design process of inject system of the mould are specified in detail in this article.Keyword: Injection mould ; Mold design ; The cellphone backcover of Samsung note3 目 录1 绪 论12 塑料制件产品成型工艺分析32.1 塑料制件产品的概述32.2 塑料制件产品的相关分析32.2.1 结构分析32.2.2 工艺性分析43 模具的结构设计53.1 分型面的位置5 3.2 型腔数量的确定以及其排列5 3.3 注塑机的选择5 3.4 模具浇注系统6 3.4.1 卧式注塑机上的浇注系统63.4.2 主流道63.4.3 分流道83.4.4 浇口9 3.4.5 冷料井及拉料杆103.5 排气系统11 3.6 导向机构11 3.7 脱模机构的组成12 3.8 冷却系统设计124 注塑模成型零件的设计144.1 零件材料的选取144.2 凹模14 4.3 凸模154.4 模架的选取165 注塑机的校核175.1注射量的校核175.2型腔数目的确定及校核175.3塑料制件锁模力的校核175.4最大注射压力校核185.5开合模行程的校核18结 论19参 考 文 献20致 谢21附 录22英 文 文 献251 绪 论经过半个多世纪的发展，中国模具行业从一开始到现在已经有了极大的进步。模具水平已经大大提高，不管是大型模具，还是精密塑胶模具，生产出来的塑料制品已经达到了国外水平，在部分产品上甚至已经超越国外；但是不能否认的是，整体水平和国外相比，仍然有较大差距。塑料是高分子材料，其主要成分之一是树脂，一定的温度和压力下它具有相应的流动性。 使用模塑成型的方式，可以生产出具有一定几何形状和尺寸的制件。由于塑料性能优良，被广泛应用于日常生活和工业生产中，例如生活中常用的水杯，矿泉水瓶，生活用品中的瓶瓶罐罐，物品的包装盒等物品，可以说是无处不在，可以说入眼总有塑料；和其他材料相比，塑料密度小，重量轻，强度高，化学稳定性好，因为其组成成分塑料基本具有防水，防潮，透气等特性。 塑料作为代替部分金属，木材，皮革和无机材料的一种化学材料，塑料生产已成为各行业中不可或缺的重要材料。关于塑料方面的成型模具随着其设计理论的不断深化，已经走上了科学化的道路。在模具计算机辅助设计（CAD）和辅助工程（CAE）的帮助下，通过人机对话的形式对产品的设计进行优化，使得模具设计质量提高，设计速度加快，成本降低，加工周期也缩短了，因此模具制造工艺的发展越来越快。现阶段的趋势是大力的发展和采用高效自动化的模具结构；近年来，随着塑料应用领域的扩大，我国模具的标准化工作有了长足的发展，通过模具的标准化进程，方便了模具的制造，即降低了制造加工成本，质量也得到了保证。塑料成型的生产方式有很多，最常用的方式有注塑，挤出，压注，压缩，压延和吹塑。其中，注塑是最常用的塑料成型工艺，几乎所有的热塑性塑料都可进行此种成型方法。它广泛应用于塑料件的生产，因为注塑设备价格和模具制造成本较高，虽然它也有它的优点，例如：成型制件的周期短，而且还可以一次成型尺寸精度要求高的制件，但是它并不适合单件和批量小的制件的生产【3】。 根据注塑模具的典型结构，先将制件进行测绘，确定其相关要求，并对其进行工艺分析，制作工艺卡片，按照要求设计出注塑模具，将装配图以及零件图绘制出来然后进行建模，选取适合的模具零部件进行装配，完成模具的仿真加工。在专业知识的学习中，学习塑料模具的设计是十分的有必要的。在完成这次注塑模具的毕业设计之前，老师安排了这方面的课程设计，相对于这次的毕业设计来说，课程设计的难度肯定是有限的，但不可否认的是，将课程设计作为毕业设计的实战演习是很有必要的，而毕设也可以很好的来验证我们的学习效果，使得我们独立设计的能力得以提高，通过这次设计，我对自己也有了更深刻的认识，从各方面发现自身的问题，及时地发现问题，对以后的工作及生活都有着极大的帮助；做事要有耐心和毅力，细节与效率要平衡等。 在这次的设计中，有许多问题是自己没能解决的，但是在同学及指导老师的帮助下，得以完成设计，十分感谢。这次的设计经验有助于我们更好的融入到以后的工作，为以后的事业打下一个良好的基础。2 塑料制件产品成型工艺分析2.1 塑料制件产品的概述1、塑料制件产品的名称：Samsung note3手机后盖2、塑料制件产品的规格：150784mm3、塑料制件产品的颜色要求：黑色/白色4、塑料制件产品图（2-1）：图2-12.2 塑料制件产品的相关分析2.2.1 结构分析塑料制件产品为Samsung note3手机后盖，应当具有一定的装配精度以及结构强度。经过查询相关的资料之后，塑料制件产品粗糙度取 ，而在制件内部，并无关于粗糙度的需求。制件为手机后盖，因为需要固定在手机上而设计部分简易卡钩，因此可以直接脱出，但塑件仍然需要较大脱模力，所以需要安置多个推杆。2.2.2 工艺性分析1、塑料制件产品尺寸：该产品在尺寸精度这方面的处理上没有什么特别的要求，均可以采用自由尺寸，经过查询相关的资料之后，按塑料制件产品的相关技术要求所选的公差为 。2、制件原材料的选取：根据制件的各种特性，经过了各种资料的查询，也通过网络将其他同类产品的材料进行了对比分析，最终决定本次设计的塑料制件产品选用。，聚碳酸酯和丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物和混合物，由聚碳酸酯和聚丙烯腈合金而成的热可塑性塑胶【5】。 PC/ABS性能特点：性能较好，强度较高，化学及电性能优良；对比于HIPS，PC/ABS的流动性相对来说差一点，但是比起PC以及PMMA等还是要好上一截，柔韧性较好；有较高的热变形温度 以及耐燃性；色域广泛，具备良好的电镀性且易于注塑和吹塑等加工【6】。通过PC/ABS典型性能的查询， 塑料制件的脱模斜度，它的型腔部分为 ，而型芯部分为 【7】。3 模具的结构设计3.1 分型面的位置 在模具闭合时，前模和后模相配合的接触面与开模方向相垂直的面，叫做模具的分型面【8】。从以下几点考虑分型面的选择：1）定在塑件最大的轮廓处；2）应该对产品的脱模有利；3）产品的精度需求应给予保证；4）产品外观的需求应尽量满足；5）侧抽芯的行程不能太长，应该尽量短。 经过分析之后，分型面已经有数了，定在投影面最大的部位，如下：图3-1 模具分型面示意图 3.2 型腔数量的确定以及其排列对于精度要求低的小型塑料制件产品，形状相对简单，进行大批量生产的时候，假如选取多型腔模具，则可以提供相对优越的加工条件，进而使得生产效率大步提升；在一般情况下对于中大型塑料制件及精度要求高的小型塑料制件，优先选取一模一腔的模具结构。手机后盖塑料制件因为生产需求，需要进行大批量生产，且根据该塑料制件产品的大小，因为其对精度还是有一定的要求，所以本设计的模具结构选取为一模两腔。3.3注塑机的选择经过对比分析，参照本设计制件产品各方面的的加工要求，选择(卧式)型注塑机。注塑机的规格参数有：容积为 ，其柱塞的直径为 ，注射压力为 ，喷嘴口的孔径是，注塑机的最大注射面积为，模板的尺寸为 ，锁模力为 ，拉杆的有效距离是 ，模板行程为 ，模具的最大和最小高度分别为 和，定位孔的直径是 ，喷嘴球半径为 【9】。3.4 模具浇注系统浇注系统：在模具的内部，从喷嘴部分的进入开始算起，一直到型腔入口为止的流道。其内容包括根据塑料制件产品的大小和形状进行流道的布置，确定流道断面的尺寸，再对浇口的数量，位置，形式等进行优化设计。现阶段很多都是采用专业CAE软件通过人机对话的形式对模具浇注系统进行设计。3.4.1 卧式注塑机上的浇注系统因为本设计采用的是卧式注射机，所以就这个进行浇注系统的分析。组成：主流道-2，分流道-3，浇口-4，冷料穴-1，塑料制件-5，排气槽或溢流槽几-6。图3-2 卧式注塑机上模具的浇注系统3.4.2 主流道主流道：指的是紧接着注塑机喷嘴到分流道为止的那一段流道。一般情况下，主流道形状为圆锥形或圆柱形，物料在其中不会改变流动方向。本次设计的浇注系统采用的浇口套形式如下图：图3-3浇口套本设计将浇口套压入定模扳中，并与注塑机的定位孔的配合位置一体；因其设计方式，没有额外设计端面的紧固装置。查得注塑机喷嘴尺寸：喷嘴的球面半径为：，喷嘴孔的直径：。则主流道：1）小端直径 ，取 ；2）球半径 ，取；3）球面配合高度 ，取 ；4）主流道长度L，取 ；5）锥度一般为，取，所以流道锥度为；6）大端直径 ；7）大端倒圆角 ；根据以上数据，主流道如下：图3-4 主流道示意图3.4.3 分流道分流道：指将从主流道来的塑料沿分型面引入各个型腔的那一段流道。一般浇注系统的分流道都会设置在分型面上，断面可为圆形，六边形，半圆形，梯形，矩形等；其截面尺寸应该依据塑料制件产品的成形体积、壁厚、形状、塑料的工艺性能、模具分流道的长度等因素来确定。分流道直径： (3-1)在上述公式中流道直径D(mm)，塑件的质量W(g)，分流道的长度L(mm)这条公式计算得到的分流道直径范围 。根据前面的计算数据，有 所以不在范围之内。按照模具实用技术设计综合手册中的常用浇道系列尺寸(表3-6-5)，再与PC/ABS的性能相结合，选择分流道直径为6mm【10】，如下图所示：图3-5 分流道截面图在模具分流道上的表面粗糙度：熔体在模具内部的流动形式有点像蜗牛的爬行，蜗牛移动后会在地面上留下一层粘液，而熔体在模具流道内的流动也是如此形式；因而其流动状态在流道的中心部位才能达到理想值，所以按理来说，对于模具中分流道上的表面粗糙度Ra并没有什么其他要求，一般取 。3.4.4 浇口的设计浇口：指紧接分流道的末端，将塑料引入模具的各个型腔的那一段流道。其作用为调节料流速度，分配进料宽度控制补料时间等作用，其常见形状有圆形、矩形等。本设计的制件是材料为 的平板形壳形零件，因为塑料制件产品的外观设计需要，选取潜伏式点浇口进行注塑。浇口位置应有利于充模流动、排气及补料；应有利于型腔内气体的排出；应该满足最大流动比；应增加焊接牢度，减少焊接痕迹【11】。 断面尺寸计算：主、分流道中物料的剪切速率为 ，浇口中物料的剪切速率是 。= （3-2） 剪切速率 (s-1) ,体积流率Q (cm3/s),浇注系统的断面当量半径Rn(cm)浇注系统中各段的剪切速率和体积流率Q值是不同的：1. 剪切速率：1）主流道：2）分流道： 3）点浇口： 4）其它浇口： 2. 体积流率Q 1）主流道： （3-3）体积流率，注射时间，体积通常取，注塑机的公称注射量.2）分流道的QR和浇口处的QG(cm3/s)，分流道的数目m： （3-4）由上可得：主流道分流道浇口 3.4.5 冷料井及拉料杆冷料：大部分的模具的温度都是出于常温状态，而这种状态下的模具戏称为冷模具，当注塑机器的喷嘴和它接触的时候原本高温的物料会发生热传导，以至于喷嘴的前端会经常存在一小段低温料，这段低温料也被称为冷料。如果拿这段低温料与后边的物料一起去进行加工，则会影响塑料制件产品的工艺性能；所以一般情况下都会想办法除去这段冷料，通常情况下，在进行模具设计时都会在主流道的对面开设一个冷料井来处理这段低温料，这样冷料就不会进入分流道以及型腔，生产出来的产品的质量就得到了保障。每种模具因为其加工需求以及采用的不同的注塑机，冷料井的位置设置的地方也不尽相同。例如本次设计选取的注塑机器为卧式，所以这次的冷料井设置在与主流道末端相对的动模上。从设计角度上来看，在冷料井的底部或四周经常做成曲折的钩形或在侧向开凹槽，而这个细节设计使得模具在分型的时候能将主流道的凝料从主流道中拉出留在动模上，这样的设计让下一次的注塑成型的准备工作减少了一步，从而提高了制件生产的效率。这次的模具选用冷料底部带有推料杆的冷料井，通俗点讲，就是在冷料井的底部下方，有一根大小与冷料井相配合的推杆，推杆杆头的设计最常见的形式是型头，按这种设计的推杆也叫做拉料杆。因为其典型形式，型头推杆经常作为案列在各类课本中出现。3.5排气系统的设计排气系统作为模具的标配之一，是每种模具中必不可少的组成部分，只不过因为需求问题，一般的模具中的排气系统就是在模具上的各种缝隙，这是一种自然而然就有的排气系统，类似于天生的自带属性。一般情况下基本上只有排气量大的模具才会额外设置排气系统，例如本次设计的模具型号较小，制件产品的尺寸相对来说也不大，因而其排气量也不大，所以这次设计的模具通过模具各部分的间隙进行排气就可以解决型腔内气体的排放，没有额外设置气槽的必要，所以本次设计就是选用这种自然排气法。 3.6 导向机构设计导向机构：保证动定模成型时正确定位和导向的零件。它影响着制件成型时产品形状和尺寸，稍有差池就会使得合模的时候型腔的形状发生改变而导致不良产品的出现。在制件的自动化生产中，不良产品的检测具有延时性，基本上每次发现模具出现问题的时候，不良品已经进行了批量的生产，这也是工厂主要的损失之一，所以导向机构的设置是必须有的，而且是出凹凸模之外的又一个重点设计。为了保证合模的准确性自然而然的就需要有很高的合模精度。在这几年的学习中，最经常看到的导向定位机构就是那种在型腔四周位置设有的两对互相配合的导向孔及导向柱；我看到过的模具基本上都是两对，可能是比较少接触大型模具。导向机构最最主要的作用就是：导向，定位以及承受注塑时产生的侧压力。导向机构的基本形式有两种，一种是带头导柱，另一种是带肩导柱。在本次注塑模具的设计中，选用用带头导柱，模具在导套的选取上采用与带头导柱一对的带头导套。经过查询与标准模架相关的资料可知导柱直径是。导柱的固定部位按H7/m6的配合要求对模板进行配合。导柱以及导套孔的滑动部位按H7/f7进行间隙配合。导套的外径按H7/m6对镶入模板进行间隙配合。两个部位上的工作面上表面粗糙度一致为。 3.7 脱模机构的组成脱模机构：完成脱出制品的装置。脱模机构的设置的作用就是将制件注塑模具从型腔内或型芯上自动的脱出模具之外。因为其重要性而成为模具中不可或缺的一部分。典型脱模结构，基本由七个零件构成，包括：推杆，推杆固定板，导套，导柱，推板，拉料杆和复位杆。脱模力：为了克服塑料制件冷却时对型芯的收缩包紧力，大气压力粘附力等而施加给塑料制件，使其顺利从模中脱出的力。按薄壁壳体类塑件计算： （3-5） 拉伸弹性模量E，平均成形收缩率 ，泊松比，型芯脱模方向高度h，塑件壁厚t，型芯的脱模斜度，静摩擦系数f，脱模斜度修正系数，公式为： （3-6） 则：3.8 冷却系统 第一次真正接触冷却系统是在初中的实验课上，那根冷凝管清晰的表现了简单的水冷方式。注塑机由喷嘴将高温熔体注入到模具中，因为热传递的随意性，型腔壁上温度的高低往往是不均匀的，而这一点也会影响产品成型效率以及对成型后的质量产生巨大影响，所以为了解决这个问题，不影响制件的表面质量，调节好型腔的温度，需要在注塑模具里边设置冷却水通道，然后通过模温调节机对冷却介质进行温度的控制。一般来说，在整个成型周期中，制件在模具内的所有时间中，冷却时间约占75%，因此提升冷却效率，缩短冷却时间是提高塑件生产效率的关键。本次设计的模具相对来说是个小件批量生产的简单模具，而这个类型的模具一般采用外接直通式的冷却方式。这是一个很直白的方式，依据模具的大小，在凹模部分一共开通八条水道；型芯部分共有四条；水道尺寸统一标准，都设置为直径6mm，长290mm的外通圆形管道。4 注塑模成型零件的设计在模具中，型腔是模具上成型塑料制件产品的部位，而相应的，构成模具型腔的所有零部件都被称为成型零件。包括凹模，凸模，成型杆，成型环以及各种型腔镶嵌件等。凹模和凸模分别对应塑件的外、内表面的成型【12】。4.1 零件材料的选取 基本按照以下几点需求进行模具钢的选取工作：1) 加工性能挺好， 2)抛光性能优良，3)耐磨性和抗疲劳性能好，4)具有相应的耐腐蚀性能。依照上述的标准，然后再根据塑料制件产品的质量参数，选取镜面钢PMS，作为本次模具的生产材料。的供货硬度为，易于切削加工。在材质方面，材质比较纯净，相对还有着优良的电加工性能。4.2凹模凹模：成型塑料制件外表面的部件。根据凹模结构的不同可以分为整体式，整体嵌入式。局部镶嵌式，大面积镶嵌组合式以及四壁拼合式五种。本次设计中的凹模由一整块材料制成，也就是整体式的凹模。本次的注塑模具设计采用的是一模两腔双型芯结构。采用平均尺寸法对凹模和凸模进行计算：1）凹模径向尺寸： (4-1)凹模径向尺寸(mm)，平均收缩率为0.55%，径向公称尺寸(mm)，公差值(mm)（3/4一般取0.6），公差(mm) (当50mm，)，最小收缩率长度尺寸：宽度尺寸： 2）深度尺寸： （4-2）深度尺寸；高度尺寸； 一般取0.5。 （4-3）4.3凸模1）凸模径向尺寸： （4-4）径向尺寸(mm)，型芯的制造公差(mm)长度尺寸：宽度尺寸：2）凸模深度尺寸： （4-5）凸模深度，塑件孔的深度3）模具：中心距；塑件：中心距； （4-6）4.4模架的选取模架作为整套模具的骨架，是模具的重要组成部分，它由各种钢板及零件组装而成。模架的大小选取的合理性直接影响模具的质量，因此在选取模架时应当从模具零件结构，模具分析要求及经济成本等多个方面考虑；结合标准模架，根据本注塑模具设计的相关要求及零件位置尺寸，选取标准模架 ，再依据一模两腔选取L为350mm，符合相关要求。5 注塑机的校核5.1注射量的校核实际注射量必须在注塑机的0.8倍公称注射容量之内。一次注塑成型的周期范围内，所需注入注塑模具内的塑料熔体的容量或者质量，应该为塑料制件和浇注系统两个部分的容量或质量之和： （5-1）在上式中，n表示型腔数目，带z的字符表示为单个塑件，j表示为浇注系统，Vg(mg) 表示为注塑机的额定注射量。 （5-2）根据容积计算所得，该注塑机的注射量符合要求。5.2型腔数目的确定及校核首先，根据注塑机的最大注射量确定型腔个数n （5-3）K =0.8，单个塑件质量或体积为m 1，m 2为浇注系统中的塑料，最大注射量mN。所以，当n=2时，数据处于上式范围之内，所以符合本设计的要求。5.3塑料制件锁模力的校核假如当制件产品在模具分型面上的投影的所包含的面积数值超过机器允许使用的最大的成型面积的时候，就会出现溢漏现象。A(mm2)为注塑机最大成型面积： （5-4）而为了成型过程中不出现溢漏现象，应满足以下公式： （5-5）根据所查资料得：塑料加工时的平均成型压力为 根据上述信息，进行判断分析，符合本设计要求。5.4最大注射压力校核机器额定注射压力，成型时的注射压力： （5-6）注塑压力安全系数，常取=1.251.4 由于上述表达式成立，符合本设计所需。5.5开合模行程的校核开(合)模行程s：在模具的打开和关闭的过程中，动模固定板所移动的距离。 （5-7）摧出距离H1(mm)，塑料制件的整体高度H2(mm)取 ，取 ，空间余量选取为 ：将得出数据与前文所得进行分析，证明此结果符合本设计所需。结 论不知不觉就到了大学的末尾部分，对于毕设，在很久之前我们就对这方面进行了了解。作为整个大学的最精华的部分，这是对自身的一种检验。几年的时光说过就过完了，感觉自己好像也没学到多少书本上的知识，然后就和朋友们进行了小讨论，发现好像大部分的人都是这种体验；但不得不说的是，毕设确实是个考验，也是个总结，对大学生活的总结，它客观的反映了自己对生活的理解。关于毕设，我所选择的课程题目是手机后盖注塑模设计，经过相关验证及校核，本次设计所设计出的模具在理论上是合理可行的。通过这次设计，我对自己也有了更深刻的认识，从各方面发现自身的问题，大大小小的毛病，如果给予改正，则对以后的工作及生活都有着极大的帮助，做事要有耐心和毅力，细节与效率要平衡等。 在这次的设计中，有许多问题是自己没能解决的，但是在同学及指导老师的帮助下，得以完成设计，十分感谢。这次的毕设，是经验的积累，让我对于专业知识有了更深的认知，而通过这个环节，也收获了一些经验及知识，能够对一些问题进行单独的处理。软件方面也有所收获除了CAD之外的几个软件自己玩的还不够顺，学的有点轻浮，还有就是软件作为一种技能，偶尔还是要多进行练习，这样在需要使用的时候才不会太过生疏。在其他地方依然存在一些不足之处，在以后的工作、学习中还有待改进。参 考 文 献1 金涤尘, 宋放之. 现代模具制造技术M. 机械工业出版社, 2001. 2 黄虹, 塑料工业. 塑料成型加工与模具M. 化学工业出版社, 2003. 3 叶久新, 王群. 塑料制品成型及模具设计M. 湖南科学技术出版社, 2004. 4 张维合. 注塑模具设计实用教程M. 化学工业出版社, 2007. 5 许鹤峰, 模具, 陈言秋. 注塑模具设计要点与图例M. 化学工业出版社, 1999. 6 邹继强. 塑料制品及其成型模具设计M. 清华大学出版社有限公司, 2005. 7 王文广, 田雁晨. 塑料注射模具设计技巧与实例M. 化学工业出版社, 2004. 8 申开智 主编.塑料成型模具.河北：中国轻工业出版社，2005.79 贾润礼, 程志远, 化工. 实用注塑模设计手册M. 中国轻工业出版社, 2000. 10 唐小云, 葛正浩. 基于 Pro/E 的电池盒盖注塑模设计J. 塑料, 2008, 37(3): 110-112. 11 宋满仓, 黄银国, 赵丹阳. 注塑模具设计与制造实战J. 2003. 12 陈宏钧 主编简明模具工艺手册J北京：机械工业出版社，200813 宋玉恒塑料注射模具设计使用手册J北京：航空工业出版社，199414 王文广. 塑料注射模具设计与技巧J. 2004. 15 Kuehnlw M R, Peeken H, Troeder C et al. The Toroidal Drive. Mechanical Engineering,1981. 致 谢时光荏苒，白驹过隙，大学四年的光阴即将成为过去，此时，我的毕业设计也接近了尾声。在这四年里我的收获颇多，不论是在学业上还是在生活上，都为我的人生添上了重要的一笔，然而，最让我感到充实和感动的是做毕业设计的这短短三个月。 虽然时间不是很长，但是每一天我都过得非常的充实，从最开始的搜集资料，整理资料，到方案选取，确定方案，再到着手设计，每一环都是必不可少，环环相扣的，在此过程中，我感受到了专业知识掌握的重要性，也明白了自身对专业知识某些方面的匮乏，通过此次毕业设计，也给我提供了机会对专业知识的再学习和对基础知识的夯实。我的实践能力得到了较大的提升，也从中明白了“实践出真知”，“万丈高楼平地起”的箴言。 在设计的过程当中，难免会遇到瓶颈，但是我想到的并不是放弃或是一蹶不振，而是去寻找更好的方法和路径来解决问题。这样的难题帮助了我们完善自我，磨练了意志和耐性，这会为我们日后的工作和生活带来很大的益处。 总而言之，对于毕业设计，我能说的只有无尽的感激和无数的感谢，此时，我要感谢在此次毕业设计当中指导我的老师和帮助我的同学，尤其得到了我的指导老师彭新艳的悉心指导和帮助，在此表示由衷的感谢。如果没有他们给的宝贵的意见和建议，我的毕业设计不会有现在那么完整。也感谢四年来老师们对我们呕心沥血的教导，同窗朋友给我的无数的关心和鼓励，你们都是我人生当中的优秀的导师。 再次向各位老师和同窗表示敬意和衷心的感谢。谢谢。附录1. 三维装配图2. 二维装配图以及零件图英文文献Probability and punishment John Anderrton is the chief of a special police unit in Washington,D.C. This particular morning,he bursts into a suburban house moments before Howard Marks, in a state of frenzied rage, is about to plunge a pair of scissors into the torso of his wife,whom he found in bed with another man. For Anderton, it is just another day preventing capital crimes.By mandate of the District of Columbia Precrime Division,he recites,Im placing you under arrest of Sarah Marks, that was to take place today. Other cops start restraining Marks, who screams, i did not to do anything! The opening scene of the film Mfnority Report depicts a society in which predictions seem so accurate that the police arrest indiviuals for crimes before they are committed. People are imprisoned not for what they did, but for what they are foreseen to do,even though they and preemptive law enforcement to the visions of three clairvoyants,not to data analysis. But the unsettling future Minority Report portrays is one that unchecked big-data analysis threatens to bring about,in which judgments of culpability are based on individualized predictions of future behavior.Already we see the seedlings of this, Parole boards in more than half of all U.S. states use predictions founded on data analysis as a factor in deciding whether to release somebody from prison or to keep him incarcerated.A growing number of places in the United States from precincts in Los Angeles to cities like Richmond,Virginia employ predictive policing: using big-data analysis to select what streets, groups and individuals to subject to extra scrutiny,simply because an algorithm pointed to them as more likely to commit crime. In the city of Memphis, Tennessee a program called Blue CRUSH(for Crime Reduction Utilizing StatisticaJ History) provides police officers with relatively precise areas of interest in terms of locality (a few blocks) and time(a few hours during a particular day of the week). The system ostensibly helps Jaw enforcement bettef taf. Get its scarce resources. Since its inception in 2006, major property crimes and violent oftenses have fallen by a quarter, according to one measure (though of course, this says nothing about causality;theres nothing to indicate that the decrease is due to Blue CRUSH).In many contexts, data analysis is already employed in the narne of prevention. It is used to lump us into cohorts of people like us,and we are often characterized accordingly. Actuarial tables note that men over 50 are prone to prostate cancer, so members of that group may pay more for health insurance even if they never get prostate cancer. High-school students with good grades, as a group, are less likely to get into car accidents-so some of their less-learned peers have to pay higher insurance premiums. Individuals with certain character-istics are subjected to extra screening when they pass through airport security.Thats the idea behind profilingin todays small-data world. Find a common association in the data,define a group of people to whom it applies, and then place those people under additional scrutiny. It is generalizable rule that applies to everyone in the group.Profiling, If misused, it can lead not only to discrimination against certain groups but also to guilt by association.In contrast, big data predictions about people are different.Where todays forecasts of likely behavior-found in the things like insurance premiums or credit scores-usually rely on a handful of factors that are based on a mental model of the issue at hand (that is, previous health problems or loan repayment history), with big datas noncausal analysis we often simply identify the most suitable predictors from the sea of information.Most important, usingbig data we hope to identify specific individuals rather than groups ; this liberates us from profilings shortcoming of making every predicted suspect a case of guilt by association, In a big-data world, somebody with an Arahic name, who has paid in cash for a one-way ticket in first class, may no longer be subjected to secondary screening at an airport if other data specific to him make it very unlikely that hes terrorist. With big data we can escape the straitjacket of groupidentities, and replace them with much more granul ar predictions for each individual.The promise of big data is that we do what weve been doing all along-profiling-but make it better, less discriminatory, and more individualized. That sounds acceptable if the aim is simply to prevent unwanted actions. But it becomes very dangerous if we use big-data predictions to decide whether somebody is culpable and ought to be punished for behavior that has not yet happened.The very idea of penalizing based on propensities is nauseating. To accuse a person of some possible future behavior is to negate the very foundation of justice : that one must have done something before we can hold him accountable for it. After all, thinking bad things is not illegal, doing them is. It is a fundamental tenet of our society that individual responsibility is tied to individual choice of action. If one is forced at gunpoint to open the companys safe, one has no choice and thus isnt held responsible. If big-data predictions were perfect, if algorithms could foresee our future with flawless clarity, we would no longer have a choice to act in the future. We would behave exactly as predicted. Were perfect predictions possible, they would deny human volition, our ability to lives our lives freely. Also, ironically, by depriving us of choice they would exculpate us from any responsibility. Of course perfect prediction is impossible. Rather, big-data analysis will predict that for a specific individual, a particular future behavior has a certain probability.Consider, for example, research conducted by Richard Berk, a professor of statistics and criminology at the University of Pennsylvania. He claims his method can predict whether a person released on parole will be involved in a homicide (either kill or be killed). As inputs he uses numerous case-specific variables, including reason for incarceration and date of first offense, but also demographic data like age and gender. Berk suggests that he can forecast a future murder among those on parole with at least a 75 percent probability. Thats not bad. However, it also means that should parole boards rely on Berk analysis,they would be wrong as often as one out of four times.But thc core problem with relying on such predictions is not that expose society to risk. The fundamental trouble is that with such a system we essentially punish people before they do something bad. And by intervening before they act(for instance by denying them parole if predictions show there is a high probability that they will murder), we never know whether or not they would have actually committed the predicted crime. We do not let fate play out, and yet we hold individuals responsible for what our prediction tells us they would have done. Such predictions can never be disproven. This negates the very idea of the presumption of innocence, the principle upon which our legal system, as well as our sense of fairness,is based. And if we hold people responsible for predicted future acts, ones they may never commit, we also deny that humans have a capacity for moral choice.The important point here is not simply one of policing The danger is much broader than criminal justice; it covers all areas of society, all instances of human judgment in which big-data predictions are used to decide whether people are culpable for future acts or not. Those include everything from a companys decision to dismiss an employee, to a doctor denying a patient surgery,to a spouse filing for divorce.Perhaps with such a system society would be safer or more efficient, but an essential part of what makes us human-our ability to choose the actions we take and be held accountable for them-would be destroyed. Big data would have become a tool to collectivize human choice and abandon free will in our society.Of course, big data ofters numerous benefits. What turns it into a weapon of dehumanization is a shortcoming, not of big data itself, but of the ways we use its predictions. The crux is that holding people culpable for predicted acts before they can commit them uses big data predictions based on correlations to make causal decisions about individual responsibility.Big data is useful to understand present and future risk, and to adjust our actions accordingly. Its predictions help patients and insurers, lenders and consumers. But big data does not tell us anything about causality. In contrast, assigning guilt-individual culpability-requires that people we judge have chosen a particular action. Their decision must have been causal for the action that followed. Precisely because big data is based on correlations, it is an utterly unsuitable tool to help us judge causality and thus assign individual culpability. The trouble is that humans are primed to see the world through the lens of cause and effect. Thus big data is under constant threat of being abused for causal purposes, of being tied to rosy visions of how much more effective our judgment, our human decision-making of assigning culpability, could be if we only were armed with big-data predictions.It is the quintessential slippery slope-leading straight to the sociew portrayed in Minority Report, a world in which individual choice and free will have been eliminated, in which our individual moral compass has been replaced by predictive algorithms and individuals are exposed to the unencumbered brunt of collective fiat. if so employed, big data threatens to imprison us-perhaps literally-in probabilities. 概率与惩罚约翰安德尔顿（John Anderrton）是华盛顿特区警察部队的负责人。在这个特定的早晨，他突然进入一个郊区的房子，霍华德马克斯（Howard Marks）在疯狂愤怒的状态之前，即将把一把剪刀放进他妻子的躯干里，他和另一个男人在床上发现。对于安德顿来说，这只是另一天的预防首都犯罪。根据哥伦比亚特区刑事司的授权，他说：“我把你们逮捕了今天要举行的萨拉马克斯，”其他警察开始遏制马克斯，谁尖叫，“我没有做任何事情！”电影“Mfnority Report”的开幕式描绘了一个社会，其中预测似乎如此准确，以至于在犯罪之前将警察逮捕个人犯罪。人们不是因为他们做了什么而被监禁，而是因为他们预见到的那样被监禁，即使他们和先发执法对三位透视者的愿景，而不是数据分析。但令人不安的未来“少数民族报告”描绘的是大型数据分析无可挑剔的挑战，其中的责任判断是基于对未来行为的个性化预测。我们已经看到这个幼苗，超过一半的美国国家的假释委员会使用基于数据分析的预测，作为决定是否释放某人离开监狱还是让他监禁的一个因素
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