论文题目: 薄壳件注塑成型工艺参数优化研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 车辆工程
作者: 陈晓平
导师: 胡树根,宋小文
关键词: 注塑成型,数值模拟,翘曲变形,工艺参数优化,正交试验,神经网络
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 注塑成形是批量生产塑料制品的首选方法。但如何减少、防止制品成形中时常发生的翘曲现象,是经常困扰工程师的一大难题。而仅仅依靠传统的经验、技术诀窍和不断尝试的方法,仍不能有效地解决问题。因此,将CAE技术应用于注塑成形,进行翘曲变形预测,以优化注塑成形工艺参数设置,从而提高生产效率和成形质量,是解决翘曲变形问题的新思路。 本文工作主要包括以下几个方面的内容: 1.综合考察及评价多个工艺参数对注塑翘曲变形量的影响。以一般薄壳件为研究对象建立仿真模型,通过正交试验法安排实验,对塑件的注塑进行数值模拟仿真实验分析获得翘曲变形量,得到试验数据。从而研究不同工艺参数对注塑过程翘曲变形的影响的程度,得出结论:除注射时间外的其它工艺参数如注射温度、保压时间等参数对翘曲量控制同样起到不可忽视的作用,同时可以得到塑件翘曲量最小的工艺参数组合。 2.建立了基于神经网络的从注塑工艺参数到翘曲变形量的非线性映射关系。利用正交试验获得的数据作为神经网络的训练样本,得到输入为工艺参数、输出为翘曲变形量的神经网络模型,并通过检验样本检验了ANN(Artificial NeuralNetwork)模型的准确性,为参数优化及翘曲变形预测做好准备。 3.基于神经网络和正交试验的工艺参数优化。在工艺参数取值范围内,采用ANN模型代替CAE软件数值模拟试验,并结合正交试验法,对工艺参数进一步优化使得翘曲变形量更小。论文工作表明:将神经网络与正交试验、数值模拟三者结合用于注塑过程参数优化可以明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,同时在数值模拟试验次数一定的条件下,能获得比单纯使用正交试验和数值模拟方法更为精确的结果。 4.研究了ANN在翘曲量预测方面的应用。利用神经网络的非线性映射关系,在训练样本的取值范围内,可以给定一组工艺参数得到一个翘曲变形量,而不必重新利用CAE软件计算,为工艺制定节省时间。 本文工作的特色在于对薄壳注塑翘曲变形作了多工艺参数综合影响分析,避免了各因素单独分析的片面性,以便于对注塑件翘曲变形问题的深入探讨;将神经网络技术和正交试验法、数值模拟法相结合用于注塑工艺参数的优化,在保证分析精度一定的前提下,明显节省了工艺制定的时间,提高了工艺设计的工作效率。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 塑件成型翘曲变形控制技术研究现状
1.2.1 修改工件的几何形状
1.2.2 改变摸具的结构
1.2.3 调整工艺参数
1.3 翘曲变形预测国内外研究现状
1.3.1 实验法研究现状
1.3.2 理论分析法研究现状
1.4 论文工作内容
1.4.1 课题的研究背景
1.4.2 课题采用的技术路线
1.5 本章小结
第二章 注塑件翘曲变形及其CAE原理
2.1 翘曲变形概述
2.2 注塑成型翘曲变形分析
2.2.1 翘曲变形产生的原因
2.2.2 翘曲变形量的影响因素
2.3 注塑件翘曲变形CAE原理
2.3.1 翘曲CAE与注塑CAE的关系
2.3.2 注塑成型CAE的数值模拟理论
2.3.3 翘曲CAE的数学模型及数值计算
2.4 注塑成形数值模拟工具
2.5 本章小结
第三章 注塑仿真试验和多工艺参数优化
3.1 薄壳注塑及翘曲变形分析的有限元数值仿真过程
3.1.1 塑件建模
3.1.2 塑件CAE仿真试验及结果分析
3.2 基于正交试验和模拟技术的工艺参数设计
3.2.1 正交试验简介
3.2.2 实验指标的确定
3.2.3 设计变量及其取值范围的确定
3.3 数值模拟与正交试验方法结合的多工艺参数优化
3.3.1 正交试验方案与仿真试验
3.3.2 工艺参数对翘曲量的影响分析
3.4 基于正交试验参数优化分析
3.5 本章小结
第四章 基于人工神经网络的工艺参数建模
4.1 人工神经网络概述
4.1.1 人工神经网络的特征
4.1.2 BP神经网络
4.1.3 BP学习算法
4.2 注塑成型工艺参数的ANN建模
4.2.1 神经网络模型的建立
4.2.2 在MATLAB中实现
4.2.3 人工神经网络模型的检验
4.3 本章小结
第五章 基于神经网络的工艺参数优化及翘曲量预测
5.1 基于ANN模型的注塑成型工艺参数优化
5.1.1 优化步骤
5.1.2 优化过程
5.1.3 检验最优解
5.2 基于ANN模型的塑件翘曲量的预测
5.3 本章小节
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
发布时间: 2005-10-08
参考文献
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