基于CAE、DOE的法兰件成型工艺参数优化

摘要

在注塑成型过程中，工艺参数对成型质量有较大的影响。通过控制注塑成型工艺参数来优化成型质量已成为研究热点。对材料为PA66的法兰零件进行研究，利用Moldflow软件建立成型零件、浇注系统、冷却系统的有限元模型，并模拟仿真注塑成型过程，获得注塑制品的成型结果。
　　 将CAE与DOE技术相结合，通过不同的实验方法针对不同的目的，基于有限元分析软件Moldflow进行仿真实验。选择熔料温度、模具温度、注射时间、保压压力、保压时间、冷却时间六个工艺参数为实验因素，进行全因子实验，确定了对制品翘曲变形量和体积收缩率影响显著的工艺参数为:熔料温度、模具温度、注射时间、保压压力，并确定了各个工艺参数之间的交互作用;针对四个显著性因素，利用田口实验法进行多水平实验，确定了各个因素对实验指标的影响趋势;由于影响趋势较为复杂，在增加各实验因素的水平进行第二次田口实验后，确定了对于翘曲变形量和体积收缩率的最优工艺参数组合。
　　 基于BP神经网络，建立了注塑成型工艺参数与质量指标之间的映射关系。使用田口实验所得数据样本对BP神经网络进行训练，对比了不同的学习算法和隐含层节点数量对网络泛化能力、网络训练时间、网络训练次数的影响，最终获得了能够预测注塑成型质量的代理模型。
　　 CAE、DOE和人工智能的应用，可以协助设计者在设计阶段考虑到各种可能出现的问题，及时对设计方案进行改善，提高了设计效率，节约了设计和生产成本，提高了注塑制品成型质量。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1．课题研究背景

1．2 注塑成型工艺CAE发展现状

1．2．1 CAE技术简介

1．2．2 模具CAE技术国外发展状况

1．2．3 模具CAE技术国内发展状况

1．3 注塑工艺参数设计发展现状

1．3．1 试凑法

1．3．2 基于注塑流变理论的优化设计

1．3．3 基于统计分析的实验设计方法

1．3．4 有限元数值仿真技术

1．3．5 人工智能和计算机智能的运用

1．4 论文的主要工作

1．5 本课题的研究意义

2 注塑成型的数值仿真理论分析

2．1 熔体充填阶段数值仿真理论

2．2 熔体保压阶段数值仿真理论

2．3 熔体冷却阶段数值仿真理论

2．4 本章小结

3 注塑成型CAE建模

3．1 Moldflow分析软件功能简介

3．2 注塑产品有限元模型的建立

3．2．1 有限元单元的选用及制品结构分析

3．2．2 制品3D模型的前处理

3．3 Moldflow分析模型的建立

3．3．1 模具浇注系统的有限元模型的建立

3．3．2 模具冷却系统的有限元模型的建立

3．3．3 制品材料的选择和成型工艺参数初始值的确定

3．4 本章小结

4 基于DOE(design of experiment)的注塑成型仿真实验

4．1 注塑成型质量的工艺参数的确定

4．2 注塑成型质量指标的确定

4．3 因子实验设计

4．3．1 因子实验法简介

4．3．2 基于因子实验法的实验方案设计

4．3．3 因子实验法实验

4．3．4 因子实验结果极差分析

4．3．5 显著性因子的确定

4．4 田口实验设计

4．4．1 田口实验法简介

4．4．2 田口实验法

4．4．3 田口实验结果分析

4．4．4 搜索最佳工艺参数组合实验

4．4．5 最佳工艺参数组合实验结果分析

4．4．6 最佳工艺参数组合确定

4．5 本章小结

5 注塑成型质量的预测——BP神经网络

5．1 人工神经网络简介

5．2 BP网络简介

5．3 BP网络的设计

5．3．1 BP网络的结构设计

5．3．2 BP网络的参数设计

5．4 注塑成型工艺参数与制品质量的BP网络建立

5．4．1 BP网络结构及参数设计

5．4．2 神经网络模型对比实验

5．4．3 实验结果分析

5．5 本章小结

结论与展望

结论

展望

参考文献

附录 攻读学位期间的主要学术成果

致谢