塑胶注塑模具的单浇口优化有出处Word文档下载推荐.docx
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因此，他们往往优化设计参数。
Lee和Kim（1996年）为多种注射溶洞优化了浇道和浇口的大小来平衡浇道系统。
浇道维持平衡可以理解为有相同腔的多腔模具的不同入口压力，在每一个腔每一个熔体流道底部有不同的情体积和几何形状。
该方法已显示压力在整个多腔模具成型周期中的单腔里均匀分布。
Zhai等（2005年）发布两个浇口位置优化，它的一个成型腔是由一个在压力梯度的基础上的高效率的搜索方法（PGSS），为由不同尺寸的浇道多浇口零件定位，熔接线向理想的地点（翟等，2006）。
作为大容量的一部分，多浇口需要缩短最高流径，与相应减少注射压力。
该方法大可成为设计多浇口单型腔的浇口和浇道。
许多注塑件是只制作一个浇口，无论是在单型腔模具或多个腔模具。
因此，单浇口的浇口位置是最常见的设计优化参数。
形状分析方法是由Courbebaisse和Gaarrcia2002年提出，是最佳浇口位置的注射成型估计。
后来，他们研制的这种理论进一步研究和应用于单一浇口位置优化的一个L形例子（库尔伯贝斯，2005年）。
它易于使用，而不耗费时间，而且它只不过是提供了简单的有均匀厚度的平面零件。
Pandelidis和Zou（1990年）提出的优化浇口位置，由间接质量相关引起的翘曲和物质降解，这代表着加权温度差，摩擦过热的时间。
翘曲是受上述因素的影响，但它们之间的关系并不明确。
因此，优化效果是受制于测定转归的加权因素。
Lee和Kim（l996b）研制出一种自动选择浇口位置的方法，其中一套初步浇口位置，由设计师提出，最优浇口是位于相邻节点。
结论在很大程度上
取决于设计师的直觉，因为第一步是基于设计师的主张。
所以在相当大的程度上，受限于设计师的经验。
Lam和Jin（2001）开发了浇口位置优化方法，基于最大限度地减少了标准偏差的流径长度（标准差[大]）和在成型充填过程中的标准偏差的灌装时间（标准差[T]）。
随后，沈等人（2004年），优化了浇口位置设计通过最小加权充气压力，灌装时间区别不同的水流路径，温差变化大，以及过度包装的百分比。
Zhai等（2005年）在去年底调查了最佳浇口位置与评价标准的注射压力。
这些研究人员介绍目标函数作为注塑成型灌装操作，这对相关产品的品质有益。
但之间的相关性是非常复杂和不清晰在它们之间已经观察到。
人们还很难选择适当的加权因子为每个函数。
一个新的目标函数来评价注塑制品翘曲变形，以优化浇口位置。
直接衡量零件质量，这项调查定义特征翘曲来评价零件翘曲，这是从"
流加翘曲"
模拟产出Moldflow塑料洞察力（电传等）的软件。
目标函数最小化，在浇口位置优化，以达到最低变形。
模拟退火算法是用来寻找最优浇口位置。
给出了一个例子来说明建议优化程序的有效性。
质量措施：
特征翘曲
定义特征翘曲
运用优化理论设计浇口，零件的质量措施必须指定在初审。
术语"
质量"
可转介许多产品性能，如力学，热学，电子，光学，工效学或几何性质。
有两种零件质量测量：
直接和间接。
一个有预测性的模型，从数值模拟结果，可作为一个直接的质量测量。
相比之下，间接测量的零件质量是正相关目标质量，但它并不能提供对其质量的直接估计。
翘曲，在相关工程的间接质量测量，是一个注塑成型流动行为或加权。
这种行为是作为填充不同流径的时间差，温度差，过度包装的比例问题，等等。
这是很明显的，翘曲是受这些因素的影响，但翘曲和这些因素的关系是不明确的，而且决定这些因素所占的比重是相当困难的。
因此，用上述目标函数优化大概不会减低零件翘曲，甚至是完美的优化技术。
有时，不恰当加权因素，将导致完全错误的结果。
一些统计量计算，节点位移被定性为直接质量测量，以达到最低变形链优化研究。
统计数量通常是最多节点位移，平均每年有10%的节点位移，而且整体平均节点位移（李和金，1995;
1996）。
这些节点的位移容易从数值模拟结果获得，统计值，在一定程度上代表着变形。
但统计位移不能有效地描述变形的注塑件。
在工业方面，设计者和制造商通常更加注意，部分上翘曲在某些特点上超过整个变形注射模塑件的程度。
在这项研究中，特征翘曲是用来形容变形的注塑件。
特征翘曲是表面上的最大位移与表面特征的预计长度之比（图1）：
（1）
其中γ是特征翘曲，h是特征表面偏离该参考平台的最高位移，L是在与参考方向平行的参考平台上的表面特征的预计长度。
对于复杂的特点（这里只讨论平面特征），翘曲的特点是通常在参考平面内分为两个区域，它是代表一个二维坐标系统：
（2）
其中，
是特征翘曲在X，Y方向，
，
是表面特征的预计长度在
X，Y上的投影。
特征翘曲的评定
与相应的参考平面和投影方向结合起来测定目标特征后，，其L的值可以从图中用解析几何立即计算出来（图2）。
在特定的表面特征和预测的方向，L是一个常量。
但H的评定比L复杂得多。
模拟注射成型过程是一种常见的技术，以预测质量来设计零件，设计模具和工艺设置。
结果翘曲模拟表达为节点挠度上的X，Y，Z分量
，以及节点位移W。
W是向量长度的矢量总和：
+
，其中i，j，k是在X，Y，Z方向上的单位矢量。
H是在特征表面上的节点的最大位移，这与通常方向的参考平面相同，并能产生结果的翘曲仿真。
计算h时，节点的挠度提取如下：
其中
是挠度在正常方向参考平面内提取节点;
，
，
是对挠度的X，Y，Z分量的提取节点;
α，β，γ是角度的向量参考;
A和B是终端节点，可以预测方向（图2）;
和
是节点A和B的挠度：
其中，
是对节点A的挠度在X，Y，Z方向上的分量；
是对节点B的挠度在X，Y，Z方向上的分量;
是终端节点挠度的加权因子，计算方法如下：
是提取节点和节点A投影间的距离，H是
的最大绝对值。
在工业方面，视察该翘曲借助了一个触角衡量，被测工件放在一个参考平台上。
H是一个最大数值，读数在被测工件表面和参考平台间。
浇口位置优化问题的形成
从质量来说，"
翘曲"
，是指永久变形的部分不是由实用的负载引起的。
它是由整体差动收缩引起，即聚合物流通，包装，冷却，结晶的不平衡。
安置一个浇口，在注射模具整个设计中是一个最重要的步骤。
高质量的成型零件受浇口的影响很大，因为它影响塑料流进入型腔的浇道。
因此，不同的浇口位置会引入不均匀的取向，密度，压力和温度分布，因而引入不同的值和分配翘曲。
因此，浇口位置，是一个有用的设计变量，以尽量减少注塑零件翘曲。
因为相关关系浇口位置和翘曲分布，是在相当大程度上独立于熔体和模具的温度，在这项调查中它是假定该成型条件保持不变。
注射成型零件翘曲是量化特征翘曲，其中在上一节讨论了。
因此单一浇口位置优化，可以依如下制造：
最小化：
主题：
其中γ是特征翘曲变形;
p是在浇口位置的注入压力;
是注入成型机器的可允许注入压力或被设计者或制造业者指定的可允许的注入压力;
x是坐标向量的候选浇口位置;
是节点有限元网格模型的一部分，为注射成型过程模拟;
N是节点总数。
在有限元网格模型中，每一个节点都有可能是一个浇口。
因此，可能是浇口位置的总数
是一个有关的总节点数目N和总浇口数n的函数：
在这项研究中，只对单浇口选址问题进行调查。
模拟退火算法
模拟退火算法是其中最强大和最流行的元启发式解决优化问题，因为提供良好的以实际条件全面化解决办法。
该算法是基于Metropolis（1953），这原本是用来在原子某一特定温度找到一个平衡点的方法。
这一算法和数字最小化的联系是Pincus（1970年）第一个注意到，但Kirkpatrick（1983年）等人提议，把它形成一项优化技术组合（或其他）。
运用模拟退火法优化问题，目标函数f是用来作为函数E的能源，而不是找到一个低能源配置，问题就变成寻求近似全局最优解。
配置的值的设计变量是替代能源配置本身，控制参数的过程是取代温度。
一个随机数发生器被用作为设计变量产生新的值。
这是显而易见的，该算法只需要将极小化问题列入考虑范围。
因此，在最大化问题上，目标函数是乘以（-1）来取得一个可能的数。
模拟退火算法的主要优点是比其他方法更能够避免在局部极小被困。
这种算法采用随机搜索，而不是只接受变化，即减少目标函数f，而且还接受了一些变化来增加它。
后者则是接受一个概率P
是f的增量，k是Boltzman常数，T是一个控制参数，其中原数分析是众所周知的"
恒温"
制度，并且无视客观功能参与。
在浇口位置优化，实施这一算法的说明图（图3），此算法的详细情况如下：
（1）SA算法开始是从最初的浇口位置
，同一个指定值的"
温度"
参数T（"
计数器K最初定为零）。
适当控制参数（0<
c<
1）给出退火过程与马尔可夫链N。
（2）SA算法在
的旁边生成一个新的浇口位置
来计算目标函数
f（x）的值。
（3）新浇口位置由接受函数决定接受的概率
一个统一的随机变量
产生[0,1]，如果
<
接受，否则就拒绝。
（4）这个过程重复是
的迭代次数（
），用这种序列审判浇口位置被称为马尔可夫链。
（5）因为减少的"
温度'
'
，生成一个新的马尔可夫链，（在先前的马尔可夫链里，从最后接受的浇口位置生成），这一“温度”减少的过程将一直持续直到酸算法结束。
应用与探讨
在一个复杂的工业产品中应用，在这一节讨论质量测量和优化方法。
该部分是由一个制造商提供，如图4所示。
在这一部分，平坦的基底表面上是最重要的轮廓精度要求。
因此，翘曲变形特征在基底表面讨论，其中参考平台指定为水平面附于基底表面，纵方向指为预计参考方向。
参数h是基底面对正常方向的最高偏转即垂直方向，参数L是基底表面的预测长度在纵向上的投影。
图4制造商提供的工业产品
该产品的材料是尼龙Zytel101L（30％EGP，杜邦工程聚合物）。
在模拟算法中的成型条件列在表1。
图5显示了有限元网格模型的一部分，是受制于数值模拟。
它有1469个节点和2492元素。
目标函数，即特征翘曲，由方程
（1），（3）〜（6）定义。
其中h是从"
流量+流道分析序列中式
（1）里的MPI所得，L在该工业产品中的测量值即L=20.50毫米。
MPI的是注塑成型模拟使用最广泛的软件，它可以向您推荐在流动平衡前提下的最佳浇口位置。
对于浇口位置设计，浇口位置分析是一个有效的工具，但除了实证方法。
对于这点，浇口选址分析，MPI认为最佳浇口位置是接近节点N7459，如图5所示。
零件翘曲是模拟在此推荐浇口基础上，因此，特征翘曲评定：
，这很有价值。
在实际制造中，零件翘曲是可见的在样品工件上。
这是制造商不能接受的。
表1在仿真中的成型条件
条件值
填补时间（秒）2.5
熔融温度（
）295
模具温度（
）70
包装时间（秒）10
包装压力（充压）（％）80
在基底表面的最大翘曲，是由不均匀取向分布的玻璃纤维造成的，图6所示。
图6显示，玻璃纤维取向的变化，从消极方向到积极方向进行，因为这个浇口位置，尤其是最大的纤维方向转变在这个浇口附近。
浇口位置造成的多样化的纤维取向引起严重的差动收缩。
因此，特征翘曲是和浇口的位置有关，必须优化，以减少部分翘曲。
在本条中搜索讨论优化浇口位置，模拟退火，"
模拟退火算法"
，是适用于这个的。
最高迭代次数选定为30至确保精密的优化，而且进行多次的随机试验，让每一次迭代中被评为10至跌幅的概率为无效迭代，使之没有一个重复的方案。
N7379节点（图5），是最佳浇口位置。
特征翘曲评定，从翘曲模拟结果函数f（X）=γ=0.97％，可说是少于MPI建议的浇口。
在实际制造中零件翘曲符合制造商的要求。
图6b表明，在模拟纤维取向。
它是可见的最优浇口位置，取决于玻璃纤维取向，因此，减少收缩差异在垂直方向沿纵向发展。
因此，特征翘曲减少了。
结论
在这项调查中，特征翘曲是来描述注塑制品翘曲变形，在数值模拟软件MPI的基础上评定。
特征翘曲的评定是为单一浇口位置塑胶注塑模具，基于数值模拟结合模拟退火算法优化。
工业产品作为一个例子来说明所提出的方法。
该方法取决于最佳浇口位置，产品是令制造商满意的。
这个方法也适合于其它翘曲最小化的优化问题，例如优化多浇口位置，流道系统的平衡，并选择各向异性材料。
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