廣州市珠江船舶物資有限公司

    隨著汽車輕量化、環(huán)保的需求不斷加大,汽車零部件塑料化的進(jìn) 程不斷加快,越來越多的汽車金屬零件用塑料件來代替,汽車塑料件的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,外觀質(zhì)量、尺寸精度及剛度和強(qiáng)度的要求也越來越高。同時(shí)翹曲變形是衡量 塑件質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo),因此對(duì)汽車塑料件成型的翹曲變形控制的研究顯得十分必要。本文以汽車蓄電池托架為研究對(duì)象,通過優(yōu)化注塑成型工藝參數(shù)來降低托架 的翹曲變形量。首先介紹了翹曲變形研究概況及工藝優(yōu)化研究現(xiàn)狀,通過Moldflow軟件建立有限元模型,并進(jìn)行注塑成型過程模擬分析,驗(yàn)證了澆注系統(tǒng)和 冷卻系統(tǒng)的合理性。其次,采用正交試驗(yàn)法分析熔體溫度、模具溫度、注射時(shí)間、保壓時(shí)間和保壓壓力這五個(gè)工藝參數(shù)對(duì)制件翹曲變形的影響,建立5因子5水平的 正交試驗(yàn)表,并用極差分析法和方差分析法對(duì)仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到各個(gè)工藝參數(shù)對(duì)翹曲變形值的影響情況,其中影響最為顯著的是保壓壓力。同時(shí)獲得了正 交試驗(yàn)的最優(yōu)工藝參數(shù)組合,接著在其附近使用均勻試驗(yàn)法進(jìn)行小范圍多水平尋優(yōu),進(jìn)行了8組試驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步減小翹曲變形量的目標(biāo)。然后,使用正交試驗(yàn)和 均勻試驗(yàn)中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,建立了以工藝參數(shù)為輸入變量、翹曲變形量為輸出變量的PSO-BP (粒子群算法與誤差反向傳播算法)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并用檢驗(yàn)樣本驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翹曲變形量預(yù)測模型的可靠性和準(zhǔn)確性。最后,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翹曲預(yù)測模 型,應(yīng)用PSO算法進(jìn)行工藝參數(shù)優(yōu)化,獲得了全局最小翹曲變形量,并與Moldflow軟件的結(jié)果對(duì)比,結(jié)果表明在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型上運(yùn)用PSO算法對(duì)工 藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化是可行的。研究表明,成型工藝參數(shù)的優(yōu)化有效地減小了制件的翹曲變形量。本文的研究方法對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中縮短優(yōu)化工藝參數(shù)的時(shí)間,改善注塑件的 質(zhì)量有一定的指導(dǎo)意義。