注塑制品的翘曲优化与分析

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1、第26卷第1O期高分子材料科学与工程Vo1．26．No．102010年10月POLYMERMATERIALSSCIENCEANDENGINEERINGOct．2010注塑制品的翘曲优化与分析赵建，张勤星2(1．大连212业大学化工与材料学院，辽宁大连116034；2．郑州大学橡塑模具国家7-程研究中心，河南郑州450002)摘要：翘曲变形是注塑制品的一种严重缺陷，而工艺参数直接影响制品的质量，因此建立翘曲与工艺参数之间的关系模型并求得最优的工艺参数对制品质量的改善非常关键。文中运用Fractio

2、nalFactorial方法从众多的实验因子中找出与塑件翘曲量密切相关的独立因子和交互因子，然后采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，建立塑件翘曲量与主要影响工艺参数之间的关系模型。将人工神经网络预测结果和计算机辅助工程软件模拟结果进行比较和误差分析，显示出该方法的可靠性。实验结果表明，该方法能明显提高塑件的质量，通过优化可使翘曲量减d,74．06％。关键词：注塑成型；工艺优化；FractionalFactorial方法；神经网络；遗传算法中图分类号：TQ320．662

3、文献标识码：A文章编号：1000—7555(2010)10—0167—04由于注射成型薄壁制件结构的特殊性和成型过程工艺参数。人工神经网络可以通过一定数目的训练样的复杂性，注射制件的收缩翘曲一直是影响产品质量本点得到工艺参数与翘曲值之间的近似关系。申长雨的重要问题。翘曲变形的影响因素很多，几乎与整个等⋯、Babur等[2,3]、Hasan等[4,5]都以减小翘曲为目注塑成型的加工过程及模具结构有关，而且这些影响的，分别采用神经网络与混合遗传算法结合、响应面方是很复杂的。在实际生产中，制件的几何形

4、状和模具法和遗传算法结合，对各工艺参数进行了优化设计，使结构已经确定，所以通过调整工艺参数来减小翘曲变翘曲量减小了50％左右。形更为实际。本文采用人工神经网络来模拟工艺参数和翘曲变很多学者采用Taguchi实验设计方法来得到工艺形之问的关系，通过Matlab得出关系模型，然后通过参数的最优组合，但没有在可行设计空间中寻找最优遗传算法寻找最优解。InputpInputlayerneuralneuronNetworklayerneuralneuron厂———_、一1b‘卜／’^IRS。×1S。×。、

5、．．．．一．一，Fig．1ThestructureofBPnetwork1遗传算法优化神经网络数逼近能力，利用它可以对非线性特征很强的注塑成人工神经网络技术具有强大的时变性、非线性函型工艺进行计算和控制[6，。在人工神经网络的实际收稿日期：2009—09—09通讯联系人：赵建，主要从事高分子材料成型加工数值模拟研究。E—mail：zhaojian0916@126．c0H1168高分子材料科学与工程2010正应用中，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别份该方法的特点是：(1)对于实验影响因子很多的

6、情类、数据压缩等，80％-90％的人工神经网络模型是采况，在合理的实验范围内只选择那些代表性很强的实用BP网络或它的变化形式，它也是前馈网络的核心验，可以明显地缩短实验次数与时问，降低成本；(2)研部分。理论上已经证明，在不限制隐层节点数的情况究每个因子对质量指标的主效应，比较各个实验因子下，两层的BP网络可以实现任意非线性映射。本文对实验目标的影响程度，将实验因子的重要性进行排将使用两层的BP网络，神经网络模型如Fig．1所示。序，从而选出重要的实验因子；(3)通过实验数据的分应用神经网络技术

7、，根据输入参数可快速预测输析处理，确定因子之间是否存在交互作用，以及这些交出参数，但所得结果只是映射值，并非最优值。要获得互作用对于实验结果的相对贡献；(4)对实验因子有效最佳参数值，应进行优化计算。遗传算法是一生命与性的选择提供可靠的依据，避免仅凭经验带来的不精智能的产生与进化过程。它通过模拟达尔文“优胜劣确性和盲目性。汰、适者生存”的原理激励好的结构；通过模拟孟德尔2．2实验和结果遗传变异理论在迭代过程中保持已有的结构，同时寻本文选用电话面壳作为研究算例，模型如Fig．2找更好的结构。遗传算

8、法用于神经网络可以成功地进所示，材料为‘ABS，缩水率0．005ITIITI，模具布局为一行工艺参数的优化【8-10J。模两腔。具体的参数及参数水平设置见Tab．1。2实验设计与结果2．1FractionalFactorial实验设计方法注射成型过程中，影响制品翘曲的因素很多，如注射压力、注射时间、熔体温度、保压压力、保压时问、冷却时间等。这些参数不但以单个因子的作用方式影响一着制品的翘曲量，而且它们之间还存在着一定的交互Fig．2Thecoverofaphone作用。繁多的因子和复杂的交互作用