基于混合智能技术的注塑成型工艺优化的研究

论文题目: 基于混合智能技术的注塑成型工艺优化的研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 机械设计及理论

作者: 杨炜

导师: 胡树根,宋小文

关键词: 注塑成型,混合智能,优化,数值仿真

文献来源: 浙江大学

发表年度: 2005

论文摘要: 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

论文目录:

摘要

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 注塑成型质量控制的研究现状

1.2.1 注塑成型缺陷

1.2.2 注塑成型质量控制研究现状

1.3 工艺参数优化策略的研究现状

1.4 论文的研究内容和目的

1.5 技术路线

1.6 本章小结

第二章 注塑成型的流变及数值仿真理论

2.1 聚合物熔体的流变行为

2.1.1 聚合物熔体的粘性行为

2.1.2 聚合物熔体的弹性行为

2.1.3 聚合物熔体流动的幂律模型

2.1.4 状态方程

2.2 注塑成型数值仿真理论

2.2.1 充模过程的数学描述

2.2.2 三维流动分析

2.2.3 保压过程分析

2.2.4 塑料材料流变参数的拟合

2.3 注塑成型数值仿真软件(MOLDFLOW)简介

2.4 本章小结

第三章 基于正交法的注塑成型仿真试验和工艺因素的确定

3.1 成型工艺影响因素

3.2 注射成型质量指标的确定

3.3 注射成型的有限元数值仿真

3.4 基于正交仿真试验的工艺参数设计

3.4.1 正交试验简介

3.4.2 基于正交表的仿真试验方案

3.4.3 试验结果的计算与分析

3.5 基于模糊指标的综合质量评价

3.6 本章小结

第四章 基于BP神经网络的注塑成型指标预测

4.1 BP网络概述

4.2 指标预测的BP网络模型

4.2.1 CAE样本数据的处理

4.2.2 BP网络结构参数

4.2.3 BP网络的训练和测试结果

4.3 本章小结

第五章 注塑成型工艺的混合智能优化

5.1 最优化问题的提出

5.2 遗传算法概述

5.2.1 遗传算法的基础用语

5.2.2 标准遗传算法

5.2.3 与传统优化方法比较

5.3 注塑成型工艺的混合智能优化模型

5.4 本章小结

第六章 总结和展望

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

• [1].基于神经网络技术和遗传算法的注塑成型工艺优化方法研究[D]. 尹飞.武汉理工大学2012
• [2].PC基碳纤维注塑成型工艺与规律研究[D]. 焦扬.湖北工业大学2018
• [3].基于响应面法和遗传算法的热流道注塑成型工艺优化[D]. 田梦婕.江苏师范大学2018
• [4].注塑成型工艺参数多目标优化设计[D]. 卫炜.中南林业科技大学2009
• [5].基于响应面方法的注塑成型工艺优化和质量预测研究[D]. 吴真繁.宁波大学2009
• [6].安全箱产品开发及注塑成型工艺研究[D]. 何星明.武汉理工大学2014
• [7].注塑成型工艺优化及制品重量控制[D]. 张勤星.郑州大学2005
• [8].基于多平台集成环境的注塑成型工艺多目标优化[D]. 朱学文.宁波大学2013
• [9].基于数值优化的注塑成型工艺分析[D]. 黄松.华南理工大学2011
• [10].注塑成型工艺试验优化方法及应用研究[D]. 王志强.浙江工业大学2009

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• [3].基于CAE的注塑工艺参数优化及制件质量影响的研究[D]. 张国梁.吉林大学2006
• [4].气体辅助注塑成型工艺参数优化设定方法研究[D]. 郑子军.浙江工业大学2005
• [5].基于流动模拟的注塑成型浇注系统优化设计与缺陷控制[D]. 邹用生.浙江大学2005
• [6].薄壳件注塑成型工艺参数优化研究[D]. 陈晓平.浙江大学2005
• [7].注塑成型工艺优化及制品重量控制[D]. 张勤星.郑州大学2005
• [8].注塑成型工艺参数对制品质量影响的实验研究[D]. 路书芬.郑州大学2006
• [9].基于知识工程及CAE技术的车灯注塑工艺优化研究[D]. 黄焕东.浙江工业大学2006
• [10].基于CAE技术的注塑成型工艺优化和工艺控制[D]. 王蓓.郑州大学2003

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