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一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法

阅读:290发布:2020-05-08

专利汇可以提供一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种 汽车 后视镜 外壳 的注塑工艺优化方法,该方法包括:(1)数值模拟方法:利用数字建模技术进行数字建模与 注塑成型 数值仿真;(2)将模型导入双腔设计阶段,采用双型腔模具,浇注系统由主流道、分流道组成,冷却系统由Moldflow自动设置;(3) 正交 试验设计:选择影响 翘曲 的因素,设计试验;(4)对试验结果进行方差分析;(5)结合遗传 算法 设置BP神经网络进行函数极值寻优;(6)得到最优工艺参数组合;采用正交试验结合Moldflow 软件 进行注塑过程数值仿真,运用方差分析确定工艺参数对翘曲 变形 的影响规律,并用BP神经网络结合 遗传算法 对工艺参数优化,获得可指导生产实践的注塑工艺优化方法,提高设计的效率,减少试模时间,降低生产成本。,下面是一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法专利的具体信息内容。

1.一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)数值模拟方法:利用数字建模技术将后视镜外壳进行数字建模与注塑成型数值仿真,使用Moldflow用于注塑过程的仿真,采用双层面分析将外壳模型转换为三形单元,后视镜外壳模型网格划分、修补后包括57556个曲面三角形,平均纵横比为1.74,自由边、交叉边及配向不正确的单元均为0,无相交单元和重叠单元,匹配百分比为93%,且网格分析显示不存在其他缺陷,适合双层面分析;
(2)网格划分后,将模型导入双腔设计阶段,设计包括浇口位置分析、浇注系统和冷却系统建立;通过分析浇口匹配性,优化浇口位置,并综合考虑后视镜外壳外观质量要求较高,为避免浇口痕迹缺陷,最终浇口位置确定在后视镜外壳凹槽内;采用双型腔模具,浇注系统由主流道、分流道组成,冷却系统由Moldflow自动设置;
(3)材料的属性通过Moldflow 2018中文版软件查询得到,参数为仿真实验工艺参数设置提供参考;选择模具温度、熔体温度、保压时间、保压压、注射速度为影响翘曲的潜在因素,通过选择“填充+保压+翘曲”分析不同工艺条件下后视镜外壳的翘曲变形;每个参数选取3个平,参数与水平采用田口L27(35)设计法,用Minitab软件制作田口正交表,并进行仿真试验;
(4)对试验结果进行方差分析:首先对试验结果的偏差平方和进行分解,分析是否由于参数的水平不同所引起的试验结果波动值;再采用均方和MS进行对比,判断各参数是否对指标有显著影响;
(5)结合遗传算法设置BP神经网络进行函数极值寻优:首先以工艺参数水平值为输入,以翘曲为输出训练BP神经网络,利用训练后的高拟合优度的BP神经网络对翘曲进行预测;
将BPNN训练后的预测结果作为遗传算法的个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找翘曲的全局最优值以及对应的生产条件,最后得到最大翘曲变形量;
(6)得到最优工艺参数组合:
模具加热温度50℃-80℃;
ABS材料熔化温度220℃-260℃;
ABS材料放入注塑机注射时间1.2s-5s;
保压时间15-25s,保压压力60-90Mpa。
2.根据权利要求1所述的一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,其特征在于:模具温度为73.9386℃。
3.根据权利要求1所述的一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,其特征在于:ABS 材料熔化温度为249.6096℃。
4.根据权利要求1所述的一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,其特征在于:ABS材料放入注塑机注射时间为1.8089s。
5.根据权利要求1所述的一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,其特征在于:保压时间为19.8883s,保压压力为79.1498Mpa。

说明书全文

一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种工艺优化方法,具体涉及一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,属于注塑工艺优化技术领域。

背景技术

[0002] 注塑件注塑成型过程中,注塑工艺参数,如模具温度、熔体温度、保压压、保压时间等对注塑件的成型质量具有至关重要的影响。注塑工艺参数对注塑成型质量存在诸多复杂非线性影响,如何建立高逼近度的优化模型,经济快速地获得高质量的注塑制品,成为注塑成型工艺优化和质量控制的主要挑战之一。人们对此展开大量研究。数值模拟技术可对工艺调整做出指导,得出有价值的结论,但计算量巨大且需要反复的试验调整。试验设计方法在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,并通过极差分析或方差分析分析工艺条件对制品质量的影响,有助于优选成型工艺参数,但难以实现全局寻优。
[0003] 汽车后视镜外壳外观面为流线型光滑曲面,具有形状复杂、装配尺寸精度要求高、表面质量要求严格等特点,在注塑成型中,只有通过对浇注系统、冷却系统及成型工艺综合优化,才能减小制品的变形,增加制品力学性能,改善制品表观质量,提高制品尺寸精度,所以研究其工艺优化具有一定的指导意义。
[0004] 随着人工智能技术的发展,注塑工艺智能优化技术日趋成熟。利用人工神经网络训练预测模型,结合遗传算法、粒子群算法、序贯逼近优化等对工艺参数寻优,以减少数值求解引起的巨大计算量和计算时间,加速优化设计进程。数值模拟技术、正交试验方法与智能算法三种方法的集成应用,可以定性、定量地分析解决工艺参数优化问题。已经开始在应用于工艺参数的优化中。

发明内容

[0005] 本发明的目的是克服现有技术的不足,提供一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,采用该方法可提高设计的效率,减少试模的时间,降低生产的成本。具体实施方案为采用正交试验结合Moldflow软件进行注塑过程数值仿真,运用方差分析确定工艺参数对翘曲变形的影响规律,并用BP神经网络结合遗传算法对工艺参数优化,获得可指导生产实践的汽车后视镜注塑工艺参数最优组合。该发明的优越性在于提高设计的效率,减少试模的时间,降低生产的成本。
[0006] 为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
[0007] 一种汽车后视镜外壳注塑工艺优化方法,包括以下步骤:
[0008] (1)数值模拟方法:利用数字建模技术将后视镜外壳进行数字建模与注塑成型数值仿真,使用Moldflow用于注塑过程的仿真,采用双层面分析将外壳模型转换为三形单元,后视镜外壳模型网格划分、修补后包括57556个曲面三角形,平均纵横比为1.74,自由边、交叉边及配向不正确的单元均为0,无相交单元和重叠单元,匹配百分比为93%,且网格分析显示不存在其他缺陷,适合双层面分析;
[0009] (2)网格划分后,将模型导入双腔设计阶段,设计包括浇口位置分析、浇注系统和冷却系统建立;通过分析浇口匹配性,优化浇口位置,并综合考虑后视镜外壳外观质量要求较高,为避免浇口痕迹缺陷,最终浇口位置确定在后视镜外壳凹槽内;采用双型腔模具,浇注系统由主流道、分流道组成,冷却系统由Moldflow自动设置;
[0010] (3)材料的属性通过Moldflow 2018中文版软件查询得到,参数为仿真实验工艺参数设置提供参考;选择模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、注射速度为影响翘曲的潜在因素,通过选择“填充+保压+翘曲”分析不同工艺条件下后视镜外壳的翘曲变形;每个参数选取3个平,参数与水平采用田口L27(35)设计法,用Minitab软件制作田口正交表,并进行仿真试验;
[0011] (4)对试验结果进行方差分析:首先对试验结果的偏差平方和进行分解,分析是否由于参数的水平不同所引起的试验结果波动值;再采用均方和MS进行对比,判断各参数是否对指标有显著影响;
[0012] (5)结合遗传算法设置BP神经网络进行函数极值寻优:首先以工艺参数水平值为输入,以翘曲为输出训练BP神经网络,利用训练后的高拟合优度的BP神经网络对翘曲进行预测;将BPNN训练后的预测结果作为遗传算法的个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找翘曲的全局最优值以及对应的生产条件,最后得到最大翘曲变形量;
[0013] (6)得到最优工艺参数组合:
[0014] 模具加热温度50℃-80℃,最佳温度为73.9386℃;
[0015] ABS材料熔化温度220℃-260℃,最佳熔化温度为249.6096℃;
[0016] ABS材料放入注塑机注射时间1.2s-5s,最佳注射时间为1.8089s;
[0017] 保压时间15-25s,保压压力60-90Mpa,最佳保压时间为19.8883s,保压压力为79.1498Mpa。
[0018] 本发明的有益效果是:
[0019] 该优化方法采用正交试验结合Moldflow软件进行注塑过程数值仿真,运用方差分析确定工艺参数对翘曲变形的影响规律,并用BP神经网络结合遗传算法对工艺参数优化,获得可指导生产实践的汽车后视镜注塑工艺参数最优组合。该发明的优越性在于提高设计的效率,减少试模的时间,降低生产的成本。附图说明
[0020] 图1为修补合格的后视镜外壳网格模型
[0021] 图2为浇注系统与冷却系统;
[0022] 图3为BP-GA混合算法优化后工艺参数产品的翘曲变形图(最大翘曲=0.9497)。

具体实施方式

[0023] 下面通过实施例对本发明做进一步详细说明,这些实施例仅用来说明本发明,并不限制本发明的范围。
[0024] 实施例1
[0025] (1)利用数字建模技术将后视镜外壳进行数字建模与注塑成型数值仿真,这一步能够大幅降低多次试验所造成的成本浪费。使用Moldflow用于注塑过程的仿真,采用双层面分析将外壳模型转换为三角形单元,后视镜外壳模型网格划分、修补后包括57556个曲面三角形,平均纵横比为1.74,自由边、交叉边及配向不正确的单元均为0,无相交单元和重叠单元,匹配百分比为93%,且网格分析显示不存在其他缺陷,适合双层面分析(如图1);
[0026] (2)网格划分后,将模型导入双腔设计阶段,设计包括浇口位置分析、浇注系统和冷却系统建立。通过分析浇口匹配性,优化浇口位置,并综合考虑后视镜外壳外观质量要求较高,为避免浇口痕迹缺陷,最终浇口位置确定在后视镜外壳凹槽内。采用双型腔模具,浇注系统由主流道、分流道组成,冷却系统由Moldflow自动设置(如图2);
[0027] (3)材料的属性通过Moldflow 2018中文版软件查询得到,参数为仿真实验工艺参数设置提供了参考。选择模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、注射速度为影响翘曲的潜在因素,通过选择“填充+保压+翘曲”分析不同工艺条件下后视镜外壳的翘曲变形。并且5
本试验每个参数选取3个水平,参数与水平如表1所示,采用田口L27(3)设计法,用Minitab软件制作田口正交表,并进行仿真试验。仿真见表2;
[0028] (4)对试验结果进行方差分析。首先对试验结果的偏差平方和进行分解,分析是否由于参数的水平不同所引起的试验结果波动值。再者采用均方和MS进行对比,判断各参数是否对指标有显著影响。结果发现,各参数P值均小于0.01,表明具有较强的判定结果,即在99%置信度下各参数对翘曲影响均显著。各参数对后视镜外壳翘曲的影响程度为保压时间影响程度最大,它的水平变化引起的数据波动在总偏差平方和中占51.81%。各参数由大到小排列为:保压时间>熔体温度>注射时间>保压压力>模具温度(如表3);
[0029] (5)结合遗传算法设置BP神经网络进行函数极值寻优,首先以工艺参数水平值为输入,以翘曲为输出训练BP神经网络,利用训练后的高拟合优度的BP神经网络对翘曲进行预测。将BPNN训练后的预测结果作为遗传算法的个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找翘曲的全局最优值以及对应的生产条件。最后得到最大翘曲变形量约为0.9497mm。预测值和仿真值之间误差小于1%,二者吻合度较好。同时,翘曲由0.9648mm降至0.9497mm。
[0030] (6)得到最优工艺参数组合(如表4),在此工艺条件下,产品翘曲云图如图3。
[0031] 表1工艺参数及水平
[0032]
[0033] 表2 L27(35)田口正交表及翘曲结果
[0034]
[0035]
[0036] 表3翘曲的方差分析表
[0037]
[0038] 表4遗传算法优化的后视镜注塑工艺参数和翘曲值
[0039]
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