大型框型薄壁件的翘曲优化-材料工程专业论文.docx

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大型框型薄壁件的翘曲优化-材料工程专业论文

摘 摘 要 万方数据 万方数据 摘 要 翘曲变形是塑料薄壁制品在成型过程中最常见的缺陷之一。它与浇注系统、 冷却系统、残余热应力、注塑参数等很多因素有关,因此研究翘曲变形时需要 综合考虑上述因素。本文针对研究实例的特点,选择对其影响相对更大的两个 方面进行研究,即浇注系统和注塑工艺参数。 对此,本文主要针对翘曲变形进行的研究工作有以下几个方面: 1. 根据要求对产品建立 UG 三维模型,利用模流分析软件 Moldflow 对产品 模型进行网格划分。建立本文所研究产品的浇注系统及冷却系统模型,并对这 两个系统划分网格。对所建立的模型进行模拟,根据所得结论的缺点对产品的 浇注系统提出了四个改良方案。利用改良的浇注系统进行模拟,以注塑时间、 注塑压力、熔接痕、翘曲变形量等参数作为衡量标准,确定最优浇注系统方案。 2. 在优化所得最优浇注系 统的基础上,进一步利用正交试验设计法和 Moldflow 软件对注塑成型工艺参数进行优化,研究多参数(注塑时间、熔体温 度、模具温度、冷却时间、保压时间和保压压力)的不同组合方式对翘曲变形 的影响,同时在正交试验的基础上寻找到最佳的参数组合方式。 3. 本文建立了以注塑参数为输入层,翘曲变形量为输出层的 BP 神经网络模 型。 4. 本文利用前面正交试验的设计作为 BP 神经网格的训练样本,对 BP 神经 网格模型进行不断的调整,并用 Moldflow 对前面正交试验的模拟结果对 BP 神 经网格模型进行检验,最终建立适合的 BP 神经网格模拟,从而替代 CAE 软件 的重复计算过程,有效节省工艺制定时间。 关键词:框型件;薄壁注塑成型;翘曲;参数优化;正交试验;神经网格 I Abst Abstract Abstract Warpage is one of the thin-wall molding defects in plastic molding process common. It is related to many factors mold structure, material properties, injection molding parameters, and therefore warpage is a very complex issue. This paper studies the characteristics instance, choose to study its impact is relatively greater two aspects, namely the gating system and the injection molding process parameters. In this regard, the main research paper are the following aspects: pair of plastic parts to be carried UG modeling study , which was imported into CAE software Moldflow model , and its mesh , and the product of the original casting system and cooling system for modeling and meshing to simulate the injection molding process. From the simulation results of the gating system and then propose four optimization , optimization of the four were simulated from a comprehensive analysis of the injection time , injection pressure, volume shrinkage, warpage weld lines and areas , to determine the optimal casting system solutions . On the basis of the obtained optimum gating system optimization , and further use of orthogonal design method and software Moldflow injection molding process parameters are optimized , multi-parameter combination study ( mold

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