基于opsis的注塑工艺多目标稳健优化设计

基于opsis的注塑工艺多目标稳健优化设计

0注塑工艺参数稳健优化设计方法塑料生产过程的参数直接决定了聚合物在模型腔中的流动状态以及形成产品的质量。如果工艺参数不正确，即使采用最佳模具设计方案，而且模具设计达到了足够的精度，因此也很难获得令人满意的产品。随着人们对注塑制品功能需求和精度要求的不断提高,其结构形状日趋复杂化,也更凸显出了注塑成型工艺参数对制品质量的重要影响,仅是某个工艺参数的微小扰动也可能使制品的某些缺陷超出给定的容差。而在实际大批量注塑生产中,不同批次或不同品牌聚合物材料的性能、模具制造精度、环境温湿度、电压等均可能发生不同程度的变化,从而导致注塑工艺条件的不稳定,这就对注塑成型过程中各工艺参数的稳健性提出了更高的要求。因此,在这种注塑制品复杂化的发展趋势下,要获得精度、性能稳定的高质量注塑制品,必须充分考虑成型过程中各种不稳定因素对注塑结果的不良影响,在实际注塑前获得具有强抗干扰能力的最佳注塑工艺设计方案,即实现注塑工艺的稳健优化设计。稳健设计作为一种综合考虑产品质量、性能和成本的现代设计方法,在提高产品质量、改善产品性能、降低制造成本等方面的有效性已为工程界所共识,国内外学者也广泛开展了稳健设计理论及其应用的研究。但在注塑工艺设计领域,现有关于稳健设计的研究主要体现于利用Taguchi试验设计、信噪比计算和方差分析来研究工艺参数对成型结果的影响程度,如OZCELIK等以翘曲变形作为注塑制品的质量指标,利用正交表安排试验并计算信噪比,以选取使翘曲变形最小的工艺参数组合;OKTEM等以翘曲变形及体积收缩作为注塑制品的质量指标,利用Taguchi试验设计和方差分析研究工艺参数对制品质量的影响,并在此基础上进行注塑工艺参数的优化设计;HUANG等通过二水平试验设计和最小均方差法建立注塑制品单质量指标与工艺参数之间的线性响应模型,并基于该模型利用最速下降法寻求不受环境噪声干扰的稳健工艺参数组合。总体来看,上述注塑工艺参数稳健设计的相关工作未能针对注塑成型过程中客观存在的噪声因素选择合适的水平安排外表试验,尤其对多质量指标的情况下如何选取使注塑制品综合质量最优的稳健性工艺方案缺乏研究。而在实际注塑生产中,设计者通常需综合考虑成型制品中多个质量指标值的优劣来决定当前的工艺参数是否合理或最优,即实现多质量指标下注塑工艺的稳健优化设计。针对上述不足,提出基于内外表参数设计和信噪比分析的注塑工艺多目标稳健优化设计方法,利用均匀设计表安排试验以获取足够多有代表性的注塑成型样本数据,建立预测给定工艺方案下成型制品各质量指标值的二次多项式回归模型,以准确快速地计算出所有内表试验方案下各质量指标所对应的信噪比,避免反复进行实际注塑试验所需的高昂成本和反复进行流动分析时所涉及的大规模数值计算。在此基础上,基于逼近理想解排序法(Techniquefororderpreferencebysimilaritytoidealsolution,TOPSIS)来处理多目标的注塑工艺参数稳健优化问题。1设计结果的回归分析对于多属性决策问题,TOPSIS借助虚拟的正负理想解给出备选方案集中各方案的优劣排序,进而筛选出最优方案。假定有m种待考察的设计方案,根据试验结果评估其中各方案相应的n种评价指标的优劣,获得归一化的样本矩阵R=(rij)m×n,i=1,2,,m,j=1,2,,n。于是,m种设计方案的决策关系矩阵可表示为式中,0<wj<1为各评价指标的权重,且满足。在m种待考察的设计方案中,样本评价指标最优和最劣的极限状态分别为令第i个设计方案的评价结果与上述两个极限状态的距离为则可得该设计方案的成型性能指数2表面质量检测注塑制品的质量包括性能质量和表面质量,其中,性能质量是与制品内部结构、力学性质等相关的各种质量指标,有着明确的物理意义,可量化描述,并可通过一定的方法进行检测;表面质量则表现为短射、凹陷、熔接痕等各种各样的表面缺陷,其描述难以定量化,其严重程度也无法精确表达。本节采用表面质量作为注塑工艺成型性能优劣的评价指标,基于流动分析和回归预测模型来确定各种缺陷的严重程度,在注塑工艺稳健优化过程中同时考虑多个质量指标,进行多目标的稳健优化设计,筛选出最优的工艺参数组合,使各质量指标对噪声因素的影响不敏感,波动达到最小。2.1内表设计设计注塑成型过程中涉及的工艺参数众多,难以直接确定对制品质量起决定作用的主要因素,因此,首先利用无交互作用的二水平正交表安排试验,将各工艺参数的两个水平分别选在中心和边界位置,通过方差分析筛选出对成型制品质量影响最大的若干个工艺参数作为稳健设计中的可控因素,然后根据具体情况确定各可控因素的水平数和水平值,选择合适的正交表进行内表试验设计。注塑工艺参数在整个成型过程中可能受外界环境的影响而产生误差,故将上述筛选出的主要工艺参数的误差作为噪声因素进行外表设计,即内外表参数设计中噪声因素与可控因素的数目相同。对于内表的每组工艺参数方案,均考虑噪声因素的基本值、上下偏差共三个水平,采用正交表安排其外表试验,以深入分析注塑成型过程中各可控因素的误差对成型结果的有害影响。需要说明的是,鉴于可控因素波动的普遍性及其对注塑制品质量的重要影响,本文仅将其作为噪声因素进行外表设计。在实际生产中,若还须考虑其他外部噪声对注塑成型结果的不良影响,可在此基础上增加相应的噪声因素进行外表设计。2.2模型的数值模拟预测采用内外表参数设计法进行稳健设计时,总试验次数为内外表试验次数的乘积,因此需要进行大量试验。若对每次试验方案均采用流动分析软件进行数值模拟预测,则在获取各试验方案下成型制品质量指标值的过程中必然涉及大规模的数值计算,且耗时过长。为克服此不足,在筛选出对注塑制品质量影响最大的主要工艺参数后,采用均匀设计表安排足够次数的流动分析试验,利用所获得的注塑成型样本数据进行逐步回归分析,建立预测给定注塑工艺参数方案下成型制品各质量指标值的二次多项式回归模型,以避免内外表试验过程中反复进行流动分析,并快速获得计算信噪比所需的各质量指标值。2.3内表中第i个质量指标的信噪比信噪比是日本田口玄一博士提出的衡量产品稳健性的指标,信噪比越大则产品越稳健。根据产品质量特性的不同,信噪比函数具有三种不同形式。考虑到基于流动分析获得的注塑制品质量指标反映了制品中各类缺陷的严重程度,具有望小特性,故内表中第i组注塑工艺参数设计方案下第j个质量指标的信噪比可利用式(7)计算而得式中,yijk为第i组注塑工艺参数设计方案在第k组噪声因素影响下所获得的第j个质量指标值,K为外表试验的次数。考虑到信噪比为望大型数据,并可能出现负值,故须采用式(8)进行规范化处理2.4构建结构参数优化和模型分析由上述分析可知,确定注塑制品的质量评价指标并利用流动分析求得各试验方案下成型制品的质量指标值后,即可利用式(8)计算出内表所有注塑工艺设计方案下注塑制品各质量指标所对应的规范化信噪比,构建样本矩阵R=(rij)m×n(rij≡ηij′),然后运用TOPSIS求得各工艺方案相对于理想空间点逼近程度的大小,进而获得各设计方案的稳健性能指数,并选出稳健最优的注塑工艺设计方案。算法的具体步骤如下所述。步骤1:优化问题描述。包括:(1)根据用户对注塑制品的质量要求选取评价工艺方案优劣的注塑制品质量指标;(2)通过筛选试验确定对注塑制品质量指标影响最大的主要工艺参数变量,即可控因素;(3)确定噪声因子,即不可控因素。步骤2:回归预测模型构建。根据可控因素个数及水平,采用合适的均匀设计表安排试验进行流动分析以获取足够多有代表性的注塑成型样本数据,并基于逐步回归分析建立预测给定试验方案下成型制品各质量指标值的非线性回归模型。步骤3:内外表试验设计。根据可控因素个数及其水平、噪声因素个数及其水平,采用合适的内外表安排试验,基于步骤2中所建立的回归预测模型计算出所有试验方案下成型制品各质量指标的值。步骤4:信噪比计算和决策矩阵生成。利用式(7)、(8)计算出内表所有注塑工艺参数设计方案下各质量指标所对应的规范化信噪比,构造设计决策矩阵R=(rij)m×n=(ηij′)m×n,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。步骤5:基于TOPSIS的注塑工艺稳健性优劣评定。包括:(1)根据注塑制品质量指标数目和种类多寡,采用层次分析法或依赖专家经验确定各质量指标的权重wj;(2)计算各注塑工艺设计方案的决策关系矩阵Q=(qij)m×n,qij=ηij′wj,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n;(3)利用式(2)和式(3)确定各注塑工艺方案下成型制品质量稳健性最优和最劣的两个极限状态Q+和Q-;(4)利用式(4)~(6)计算出各注塑工艺设计方案的稳健性能指数Ci,i=1,2,…,m。步骤6:确定稳健最优的注塑工艺设计方案,使得。3使用示例3.1工艺参数选取下图所示的手机面板采用GEPlastics(USA)公司的ABS+PC材料注塑成型,为避免在经常受力的薄弱区域产生熔接痕,采用偏离中心的浇口设置。该产品注塑成型的浇注系统由弯形潜伏式浇口、分流道和主流道构成,其中,潜伏式浇口截面为圆形,起点处直径为0.8mm,终点处直径为4.0mm,两点相距8mm;分流道采用直径为5mm的圆形截面,长13.5mm;主流道为圆锥形,高80mm,小口直径为3mm,锥角为1.5°。选用制品顶出时的体积收缩率φshr、沉降指数Isink和翘曲变形Wwarp作为该手机面板的质量评价指标,采用两水平正交表安排筛选试验可确定对该制品质量影响最大的工艺参数为保压压力ppack、充填时间tfill和熔体温度θmelt,将其作为可控因素,各工艺参数的取值范围依次为70~90MPa、0.5~0.7s和265~285℃。考虑到电压波动、定时精度、温控误差等可能导致上述可控工艺参数产生波动,将其误差作为噪声因素。3.2mold流动分析试验结果,主要考为能以较少的试验成本获取足够多有代表性的注塑成型样本数据,构建具有高预测性能的回归模型来计算内外表试验中各制品的质量指标值,本节采用5水平10次试验的均匀设计表U10(53)来安排注塑试验,各可控工艺参数的水平值如表1所示,其余工艺参数设置如下:模具温度70℃,充填压力100MPa,保压时间3s,冷却时间为5s。利用Moldflow流动分析获得各试验方案下注塑制品的质量指标值如表2所示。根据表2中的试验结果,采用统计分析软件SAS进行二次多项式逐步回归分析,可得成型制品体积收缩率φshr、沉降指数Isink和翘曲变形Wwarp的回归预测模型分别为回归方程式(9)~(11)的决定系数依次为99.61%、99.70%和99.22%,其中各变量项的显著性水平均为0.15,表明所建立的回归模型具有较好的预测性能,故可将其应用于计算内外表参数设计中各试验方案下成型制品的质量指标值,以提高稳健优化设计的效率。3.3内地表试验设计结果根据前述分析,该稳健设计实例涉及三个可控因素和三个噪声因素,分别取其三个水平,如表3所示,故内外表试验均可采用正交表L9(34)来安排,利用回归模型式(9)~(11)可快速获得所有试验方案下注塑制品的质量指标值,从而计算出内表所有试验方案下各质量指标所对应的信噪比,并进行归一化,其结果如表4所示。3.4正交试验结果该稳健设计实例仅涉及体积收缩率φshr、沉降指数Isink和翘曲变形Wwarp三个质量指标,根据专家经验直接确定其权重wj(j=1,2,3)依次为0.5、0.2、0.3。于是,可利用qij=ηi′jwj和式(2)~(6)计算出内表9组注塑工艺方案的稳健性能指数iC,其结果如表5所示。从表5中可以看出,第9组注塑工艺参数具有最稳健的成型性能,其稳健性能指数为0.916,即在保压压力ppack=90MPa、充填时间tfill=0.7s、熔体温度θmelt=275℃时,可获得体积收缩、沉降斑和翘曲变形等缺陷轻微的注塑制品,且制品质量受工艺参数波动的影响小。表6给出了表5中各组注塑工艺方案在没有噪声因素影响下成型制品的质量指标值和利用正交表对各组工艺参数方案安排9组噪声因素进行扰动的外表试验所获得制品各质量指标的最值,扰动试验中各工艺参数的波动幅度均为20%。从表6可以看出,无论噪声存在与否、噪声因素大小如何,第9组工艺方案所获得制品的体积收缩率和沉降指数均为各试验方案下的最小值,其翘曲变形也仅略高于第7组工艺方案而小于其余所有方案。可见,该工艺方案不仅可获得高质量的注塑制品,且具有很好的抗干扰能力,由此也验证了本文多目标稳健优化设计方法的有效性。4基于方案优越的评价结果(1)通过内外表参数设计充分考虑注塑成型过程中噪声因素干扰对成