郑占明[1]2002年在《基于遗传算法的注塑模注射速度优化》文中进行了进一步梳理在精密注射成型领域，利用CAE技术从充填工艺参数的角度来控制具有复杂模具型腔制品的最终成型质量已经是一种十分重要的手段。由于充填过程的复杂性及高聚物熔体流动的不稳定性，如何设计出更优化的工艺参数(如注射压力、充填时间、注射温度、注射速率)，始终是困扰充填过程CAE研究者的难题。如何把现代优化设计理论与CAE技术相结合，运用于聚合物成型加工，已经成为目前成型加工和模具优化设计的热点研究问题。 对于充填过程，熔体前锋面速度MFV(Melt-Front-Velocity)的不一致将导致制品产生不均匀收缩、非一致取向和翘曲变形，如何控制MFV是目前精密注射成型研究的主要课题。本文从控制注塑机螺杆速度的角度出发，以CAE模拟出的MFA-Fill time曲线为基础，通过恰当地选取控制时间点，同时改变相应时刻的注射流率，从而使熔体前沿面的推进速度得到改善，进而实现了MFV在充填过程中的均一化。 MFV优化问题是基于充填过程的数值模拟，利用遗传算法实现的。对充填过程的数值模拟使我们可以方便地得到型腔中各时刻的压力场分布，以及每一时刻的前沿面推进位置、形状和对应的前沿速度，这些数据为优化的展开提供了直接依据。遗传算法具有不依赖问题模型的特性、全局最优性、隐含并行性、高效率及解决不同非线性问题的鲁棒性等多种优点。对于MFV优化这一非线性、多目标的规划问题，采用遗传算法来求解，最终证明了其出色的求优功能。 本文针对MFV优化问题的求解，进行了包括资料检索、工程分析、理论分析、选定求解方案到具体的程序实现等一系列的工作，主要内容如下： 1．在对复杂型腔充模流动过程进行深入分析的基础上，将该最优化问题进行了两步求解的划分。首先在MFA-Fill time曲线上确定出分段控制点(时间)和控制段数，然后再优化出各控制点处的注射流率。根据这一思路，分别构造出了符合问题实际的数学模型(目标函数和约束条 郑州大学硕十学位论文件）。 2．在充填模拟的基础上，采用遗传算法对该规划问题进行了求解。基于MFV优化问题的特点，采用了实数编码方式对染色体进行了编码，在复制过程中，提出一种新的子代的复制规则，从而有效避免了早熟现象。经复制、交叉、变异等运算过程，优化得到了全局最优的控制点位置和控制点流率。 3．从MFV优化的实例结果来看，对于形状复杂注塑件的充填模拟，优化后其目标值一般都能下降50％－70％左右，而优化所用时间一般都不会超过5秒。 4．编写了熔体前沿速度优化的应用程序。该程序采用VC＋＋编写，在运行时采用多线程机制，将流动分析和遗传算法两大模块进行了功能上的封装，并有机结合在一起为优化主线程服务；在界面上采用MICrOSOftMFC平台提供的标准界面，对生成的文档进行了序列化，使文档操作标准化；对优化结果进行可视化处理，使用户可以方便地参与优化过程并及时查看优化的中间和最终结果。由于开发模式上的差异，该程序不仅改善了CAE软件的模拟功能，而且在操作上也更加方便化、实用化。同时还对充填过程数值模拟的实现软件Z－fi。W进行了改善。
刘春太[2]2003年在《基于数值模拟的注塑成型工艺优化和制品性能研究》文中研究指明聚合物加工过程是决定制品最终结构性能的中心环节，通过对成型过程数值模拟，研究加工条件的变化规律，预测材料成型过程中各种物理场的定量关系，实现成型过程的优化和控制，是当今聚合物加工研究的前沿课题。 论文针对注塑成型过程，以成型过程模拟—设计灵敏度分析—成型工艺优化—制品性能为主线，构造成型过程的数理模型，数值实现成型过程的动态分析和设计灵敏度分析，并将现代优化算法与数值模拟相结合优化工艺参数，数值和实验分析了工艺参数与制品性能之间的关系。主要工作包括： 1．从粘性流体力学的质量、动量和能量方程出发，针对塑料注射成型特点，通过对充模和保压过程物理变量和几何变量的量纲分析，建立了叁维薄壁制件充模流动和保压过程的理论模型和控制方程。 2．论文采用FEM／FDM／CVM求解压力场、温度场以及熔体前沿的自动更替，数值分析不仅可以获得诸如充模模式、熔接线和气穴的位置、注射压力、保压压力和体积收缩的大小等重要的设计数据，而且可以获得不同时刻、不同位置模具内的温度、压力、剪切速率等物理量的变化与分布。 3．论文从注塑模充模过程控制方程出发，首次建立了成型过程物理场对设计参数瞬态连续灵敏度分析理论，并利用数值方法实现了注射充模过程压力场、温度场、速度场等物理场对设计参数的灵敏度计算。 4．论文首次将遗传算法和数值模拟技术相结合用于注塑成型注射速度的优化，确定了螺杆速度——行程曲线或MFA——充填百分比曲线中的最佳控制点，以及控制点处的螺杆速度或注射体积流率的最优值。 5．论文通过对相同工艺条件下熔体绕过不同障碍物数值和实验研究，发现决定PA66(Zytel70G33L)熔接线的强度主要因素是两股熔体相遇时的熔接角，熔接线强度会随着熔接角的增大而加强。 6．论文利用Taguchi方法设计了L9实验矩阵，分析了注射压力、熔体温度、注射流率和保压压力等工艺因素对具有熔接线和无熔接线试样的力学行为影响程度，预测了最优的拉伸强度和工艺条件，与实验取得了很好的一致。论文得到国家“863”计划项目(2002AA336120)“基于模拟仿真的聚合物成型加工—微观结构演化—制品质量控制的研究”资助
朱洪艳[3]2004年在《薄壳件注塑成型的计算机模拟及工艺参数优化》文中研究说明本文利用Moldflow有限元分析软件模拟了薄壁件注塑成型过程，对注塑工艺参数进行了优化。 利用Moldflow软件对宽浇口平板进行了变形分析的正交试验；对潜伏式浇口的手机外壳，先进行了浇口定位分析以及流动、保压、冷却分析，优化了浇口位置和成型工艺条件，然后进行了翘曲变形分析的正交试验。翘曲变形是整个注塑成型过程的综合反映，文中的变形分析以翘曲变形量作为质量指标，采用多因素正交试验的方法进行变形分析，获得了塑料(PC／ABS)在熔料温度、模具温度、注射时间、保压压力、保压时间、冷却时间六因素叁水平下成型薄壁件的翘曲变形量。通过方差分析比较了不同工艺参数对翘曲变形量的影响程度，得到了优化的工艺参数组合。 文中还以正交试验得到的最优工艺参数组合为基准，只变动其中一个工艺参数，研究了单个工艺参数对翘曲变形量和体积收缩率的影响趋势和机理。论证了正交试验方法所得到的工艺参数组合使生产的薄壳制件翘曲量最小，从而为薄壳件的注塑工艺分析和模具设计提供了一种有效减小翘曲量的方法。
黄晓燕[4]2004年在《注塑模浇口位置的优化设计》文中进行了进一步梳理注塑成型是一项自动化程度高的生产技术，能一次成型形状复杂、尺寸精确高的制品，在整个塑料行业中占有非常重要的地位。 本文针对注塑成型过程，重点研究了数值模拟技术和优化设计理论在注射模中的具体应用，并对国内外相关研究和技术进行综述。在此基础上，将数值模拟技术和优化算法相结合，提出了基于数值模拟技术的浇口位置的优化方法：经验搜索法。并根据作者多年从事模具设计的经验，对浇口位置与塑件质量关系进行了分析和总结，归纳出浇口位置设计的基本原则，提出了优化中各类塑件浇口位置的具体确定准则。同时，本文还提出了基于快速模拟技术的浇口位置的优化方法：单浇口位置优化的穷尽法和多浇口位置优化的自适应模拟退火遗传算法。 通过算例分析和方案比较，证明所提出的优化方法是行之有效的。
陈曦[5]2007年在《改进的遗传算法及其在模具优化设计中的应用》文中提出遗传算法(Genetic Algorithm)是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。其优势在于能够高效处理传统优化算法难以解决的复杂的非线性问题。由于其简单易行，不受搜索空间的限制性假设的约束，具有隐含并行性以及较强的鲁棒性和全局搜索能力，已被广泛应用于函数优化、机器学习、自适应控制系统等众多领域。模具优化设计理论与方法是当前国际上一个前沿课题以及人们热衷的研究领域。由于优化过程中，目标和约束函数基本上是设计变量的隐函数，使得灵敏度分析和函数计算变得十分困难，因此，研究模具设计的高性能优化方法，在保证找到最优解的同时，提高计算效率至关重要。本文的主要工作是研究遗传算法的改进，并将其应用到模具优化设计中。首先，概述了模具优化设计和遗传算法的历史及发展现状，介绍了遗传算法的特点及应用，简述了其基本原理以及技术实现。其次，提出一种基于物种方程和Kriging算子的多种群遗传算法。该算法中，令物种方程中的参数作为个体的设计变量进行实数编码，方程的稳态解作为一种修正的算术交叉算子参与遗传操作，增加个体多样性；加入Kriging算子，根据所有个体的信息模拟出最优解，以提高全局搜索能力及计算效率；采用移民策略，增加种群间的信息交流，加快各种群向最优解收敛。大量的数值算例表明了改进算法的高效性和适用性。最后，将改进的遗传算法与注塑模流动数值模拟程序Z-MOLD相结合，对变厚度板和手机壳上面板浇口位置进行了优化设计，结果表明了本算法对模具优化设计中单浇口位置优化是有效的，对模具的优化技术和制造水平的提高起到积极作用。
杨炜[6]2005年在《基于混合智能技术的注塑成型工艺优化的研究》文中研究指明注塑成型又称注射成型,是一种高效、经济的塑料成型技术。随着塑料 制品在工业中的应用日益普遍,注塑成型的优点和重要性日渐凸现。但是成型 过程中工艺条件对成型质量的影响情况存在诸多非线性时变和不确知因素,使得 该过程的工艺优化和质量控制一直以来是该领域的一大难点问题。传统的试模 方法不仅费时、成本高,而且过于依赖经验和以往案例,准确度不高,尤其难 以胜任新产品投产周期短的要求。数值仿真虽然可以降低试模的成本,仿真结 果也可对工艺调整作出定性指导,但这种指导缺乏定量的精度;要想获得好的 结果,经验和反复的试验调整仍是必需的。试验设计方法在一定程度上可以减 少反复试凑的盲目性,能以较少的试验次数得到试验范围内较优的工艺组合。 由于试验考察的因素水平有限,所以难以实现工艺对成型质量的全局优化。 近年来,许多学者大胆尝试各种智能技术,也取得了丰硕的研究成果。 总结起来主要有依赖于专家知识和干预的交互系统的开发,或者针对单个指标 (如表面粗糙度、关键尺寸、翘曲等),或者作定性的研究,缺乏对注塑制品 综合量化指标的优化研究。尤其在目前“注重质量、讲究时效”的市场氛围中, 该方面的研究具有更为深远的意义。 论文在分析聚合物熔体在流动和传热过程中流变行为以及热塑性塑料 注塑成型数值仿真理论的基础上,结合目前注塑成型工艺的研究现状和研究方 法,详细阐述了成型工艺控制的几种方法。借鉴这些成功的实例,文中将智能 优化技术引入成型工艺优化中,在正交试验和数值仿真获得的样本数据的基础 上,采用神经网络、遗传算法和模糊综合评价相结合,提出混合智能优化的思 想和模型。以一深腔壳型零件为研究对象,通过实例的研究,验证了该方法的 有效性。 本文研究内容主要包括: 1、深入探讨注塑成型流变理论和工艺对成型质量的影响关系,并在目 前注塑CAE软件的基础上研究了注塑成型仿真理论。进而根据制品设计和使 用要求,确定出制品的质量指标及相应的工艺条件。 2、按照试验设计方法的理论安排试验,用注塑成型的数值仿真技术获 得所有的试验数据。从试验数据的极差分析结果,定性地研究了试验范围内工 艺对质量指标的影响关系。 3、建立了用于预测制品质量的BP神经网络。以数值仿真和正交试验得 到的数据为样本数据,通过合理地设计网络结构和选用学习算法,以及对网络 结构的优化迭代,得到工艺变量对制品的各质量指标的非线性映射关系,为工 艺的优化提供了宝贵的数学模型。在此预测模型的基础上,采纳遗传算法的自
徐冰冰[7]2008年在《数值优化在汽车复杂注塑件成型工艺分析中的应用》文中认为塑料工业是国民经济中的一个非常重要的行业,引起了人们的关注,获得了迅速的发展。塑料由于本身的优点,在工程中得到越来越多的应用,在汽车、家电、仪器仪表、建筑装饰等领域得到了广泛的应用。注塑成型在整个塑料制品生产行业占有非常重要的地位。在汽车行业中,正朝着塑料化的趋势发展,更多的汽车部件正用塑料代替传统的金属材料。塑料成型CAE技术是当前塑料加工行业的研究热点,但是当前的注射成型CAE技术仍存在一系列的问题。本论文是针对汽车零部件塑料化发展,对注塑制件的要求越来越高的趋势提出的。文中分析了汽车复杂注塑件成型工艺的研究背景及意义,塑料零部件设计技术的国内外研究状况,汽车零部件塑料化发展趋势,国内外汽车外饰件材料的研究开发状况,注塑制品易出现的缺陷、原因和解决方法,优化理论的发展及在注塑成型设计中的应用。总结得出用数值优化方法分析注塑件的成型工艺具有一定的现实意义。本文中以汽车外饰件中的观后镜为例子,讨论在塑料原料、注塑机、模具结构等确定的情况下,工艺参数对成型制品质量的影响。以注塑件成型质量中的翘曲量为优化目标,以注射温度、模具温度、注射时间、保压时间、冷却时间为影响翘曲量的工艺参数,实际经验取值范围为参数水平。注塑模拟软件Moldflow为数值翘曲预测手段,以数值模拟得到的数据为实验数据,用正交试验法安排实验数据,通过回归分析、BP神经网络和RBF神经网络,建立预测注塑产品翘曲量的数学模型,并比较其预测精度,得到有效的预测模型。最后在遗传算法中调用得到的数学模型进行寻优,达到对注塑工艺条件的优化,缩短生产时间,提高制件质量。
王辉[8]2012年在《薄壁件注塑成型的翘曲影响因素分析及优化》文中研究说明薄壁注塑成型技术不同于常规注塑成型，由于薄壁制品的壁厚较薄，熔体在充模过程中冷却迅速，导致成型难度大，易于产生各类质量缺陷。其中，翘曲变形问题尤为突出，越来越多地受到科研人员和企业用户的重视。本文以冰箱内的薄壁冷藏装饰条为研究实例，应用CAE技术和智能优化方法研究了注塑成型工艺参数对翘曲变形的影响规律，并做了实际生产验证。同时，应用ANSYS热分析模块和CAE技术对注塑模冷却系统布置和浇口位置的选取进行了相应的优化。研究工作如下：在注塑CAE技术和正交试验的基础上，利用极差分析和方差分析得到各个工艺参数对翘曲变形量的影响规律，即从大到小依次为保压时间、保压压力、模具温度、冷却时间、注射时间和熔体温度。同时得到一组优化的工艺参数经CAE模拟验证翘曲量为2.238mm，比正交试验中任何一组翘曲量都小。建立了基于人工神经网络的翘曲变形量和工艺参数之间的非线性映射关系，在选取的工艺参数范围内结合遗传算法优对工艺参数寻优，得到最佳的工艺参数经CAE模拟验证和实际生产验证，垂直塑件平面翘曲量分别为1.962mm和2.10mm，两者基本吻合。通过叁维传热分析对整个冷却过程进行了定量研究，优化了冷却系统的水管直径和位置，使塑件各部分在冷却过程中温度分布更加均匀，减小了翘曲变形。本实例中浇口位置对翘曲变形有重要的影响，通过CAE技术优化了浇口的位置和类型，完善了保压过程，减小塑件收缩不均匀和翘曲变形量，优化方案的塑件翘曲量降低为1.583mm。
钱秋波[9]2011年在《基于模拟的注塑模浇注系统及成型工艺参数优化研究》文中研究指明注塑成型是塑料加工最普遍的成型方法。随着工业的发展以及注塑成型技术的广泛应用,塑料制品的使用已经几乎渗透到各个行业中。塑料制品的广泛使用使得生产厂家对塑料制品质量愈来愈重视。翘曲变形是影响塑料制品质量最重要的因素之一,故可以通过改善塑料制品的翘曲变形量来保证塑料制品的质量,翘曲变形量的改善可以通过调整浇注系统和成型工艺参数。因此,浇注系统和成型工艺参数的优化具有实际的工程应用价值。本文以框形零件为研究对象,基于大量的试验数据和数值模拟分析的方法,结合Moldflow、正交试验法(Orthogonal Experiment Method)、人工神经网络(Artificial Neural Network)和遗传算法(Genetic Algorithm),对塑件制品质量的提高进行深入研究。首先,根据浇注系统建立的原则,对框形零件建立了不同浇注系统的成型方案,利用Moldflow软件对不同的成型方案进行模拟分析。对框形零件不同成型方案的模拟结果进行比较,得出了最优的成型方案,即得到框形零件优化的浇注系统。其次,对引起框形零件翘曲变形量的成型工艺参数进行研究,通过正交试验表和方差分析的方法确定了要研究的成型工艺参数,选取影响框形零件翘曲变形量的成型工艺参数:模具温度、熔体温度、保压压力和保压时间,每个成型工艺参数选取了4个不同水平值。结合正交试验表L16(44)对4因素4水平的试验进行分析,并对试验数据处理得到了所进行试验安排中的最佳工艺参数组合。并且描述了各个成型工艺参数对翘曲变形量的影响规律。本文结合BP神经网络和遗传算法在所选成型工艺参数全局范围内找到最佳成型工艺参数组合,为了能够建立稳定可靠的BP神经网络,对4因素4水平的试验进行全组合试验,共得到44=256组试验数据。利用试验数据,对在算法和网络结构改进的BP神经网络进行训练并检验,检验结果证明了建立的BP神经网络可靠性。利用BP神经网络的预测性能,预测其他成型工艺参数组合下框形零件的翘曲变形量,结合预测的翘曲变形量分析了成型工艺参数之间的交互作用对翘曲变形量的影响以及各个成型工艺参数对翘曲变形量的影响。最后,利用遗传算法在全局范围内搜索最优解的能力,结合框形零件的实际模型和试验结果,确定与之相适的遗传算法各参数,并结合已建立的BP神经网络,在各设定的成型工艺参数范围内搜索最优成型工艺参数组合,最终优化结果与试验值的比较显示了遗传算法在全局范围内搜索成型工艺参数组合的正确性。研究表明,浇注系统和成型工艺参数的优化对翘曲变形量的改善效果显着,使得框形零件的翘曲变形大大降低,有效地提高了框形零件的质量。除了能够减小翘曲变形量之外,还能够降低塑件制品的生产成本,提高竞争力。
余晓容[10]2004年在《注塑模优化设计理论的研究与应用》文中提出注塑成型作为一项速度快、自动化程度高的生产技术，能一次成型形状复杂，尺寸精确的制品，在整个塑料制品生产行业中占有非常重要的地位。 本文针对注塑成型过程，重点研究了注塑模充填过程的快速模拟理论，注塑模制品和模具优化设计理论。在此基础上，将快速模拟技术、数值模拟技术和优化算法相结合，用于注塑模制品和浇注系统优化设计，并数值和实验分析了成型工艺条件对注塑成型过程熔体充填模式的影响。主要工作包括： 1．基于对塑料熔体在型腔和浇注系统中流动行为的研究，通过引入等效流长概念，将熔体前峰面的追踪问题转换为带权有限元网格上任意两点间最短路径的求解，建立了注塑模充填过程快速模拟理论，并经过与两个实际产品短射实验的对比分析，表明快速模拟分析不仅可以快速地而且能够准确地得到熔体的充填模式和熔接线气穴位置。 2．论文提出了带权有限元网格上任意两点的近似最短路径算法。算法将有限元网格表示为带权图结构，利用基于动态优化思想的快速最短路径法动态计算带权图上两点的最短路径，通过不断迭代细分最短路径周围的叁角形边，构造每次细分后新的带权图，从而迭代逼近网格模型上的两点间最短路径。算法的时间复杂度为0(|e|)，优于现有最好的近似最短路径算法(时间复杂度0(|e|log|e|))，利用该算法实现了熔体前锋面的自动追踪。 3．在数值模拟的基础上分析了成型工艺条件的变化对单腔注塑模的充填模式影响，并结合实验研究了成型工艺条件变化对多型腔注塑模充填模式的影响。发现对单腔等壁厚制品，熔体温度和注射时间的变化对充填模式基本无影响。对于壁厚变化非常大的单腔制品或一模多腔制品，熔体温度对制品的充填模式影响非常小，而注射时间的变化也只有积累到一定程度引发滞流效应时，才对制品的充填模式有显着影响。这说明本文提出的注塑模充填过程快速模拟理论是有很大的应用范围的。 4．论文以平衡流动为目标，实现了注塑制品壁厚优化设计。首先利用快速模拟技术和最速下降法思想对制品壁厚进行初步优化，以获得壁厚分布趋势，并以此作为制品区域划分和进一步优化的基础；然后，以制品各区域壁厚为设计变量，将数值模拟技术与修正复形法结合用于壁厚最终优化。该算法可将型腔内的流动不平衡度降到5％以下。 5．针对精度高、浇口位置可行空间很小的注塑模具，论文将数值模拟技术与改进爬山法相结合，实现了以减少翘曲和提高材料性能为目标的浇口位置优化设中文摘要 计，取得了满意的优化效果。6.对于浇口位置可行空间较大的注塑模具，论文分别将穷尽法和自适应模拟退火 遗传算法与快速模拟技术相结合，实现了单浇口位置和多浇口位置优化设计， 保证熔体能够同时到达型腔末端从而获得平衡的充填模式，这也是首次真正解 决可行空间大、浇口数目多的复杂模具浇口位置优化设计问题。7.建立了一套较为系统的基于数值模拟技术的浇注系统尺寸优化设计理论和方 法，分别以获得平衡的充填模式和预期熔接线位置为目标，将最速下降法思想 和数值模拟技术结合用于优化浇注系统流道和浇口尺寸。该方法通过引入浇注 系统的自动识别技术，解决了包括薄片浇口在内的各种类型浇口的尺寸优化问 题，并且首次对熔接线的位置进行优化，取得了满意的效果。论文得到国家杰出青年科学基金资助项目(10225211)资助。
参考文献：
[1]. 基于遗传算法的注塑模注射速度优化[D]. 郑占明. 郑州大学. 2002
[2]. 基于数值模拟的注塑成型工艺优化和制品性能研究[D]. 刘春太. 郑州大学. 2003
[3]. 薄壳件注塑成型的计算机模拟及工艺参数优化[D]. 朱洪艳. 武汉理工大学. 2004
[4]. 注塑模浇口位置的优化设计[D]. 黄晓燕. 西南交通大学. 2004
[5]. 改进的遗传算法及其在模具优化设计中的应用[D]. 陈曦. 大连理工大学. 2007
[6]. 基于混合智能技术的注塑成型工艺优化的研究[D]. 杨炜. 浙江大学. 2005
[7]. 数值优化在汽车复杂注塑件成型工艺分析中的应用[D]. 徐冰冰. 浙江大学. 2008
[8]. 薄壁件注塑成型的翘曲影响因素分析及优化[D]. 王辉. 合肥工业大学. 2012
[9]. 基于模拟的注塑模浇注系统及成型工艺参数优化研究[D]. 钱秋波. 苏州大学. 2011
[10]. 注塑模优化设计理论的研究与应用[D]. 余晓容. 郑州大学. 2004
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