汽车薄壁塑件快速热循环注塑成型模拟及翘曲与缩痕控制工艺优化

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快速热循环注塑成型新技术(Rapid Heat Cycle Molding,RHCM)是一种基于传统注塑成型(Conventional Injection Molding,CIM)发展而来的特殊成型技术,具有节能、环保、高效等成型优势,可以很大程度提高产品的成型质量。RHCM技术采用快速动态模温控制技术,相比于CIM注塑其工艺要求更加严苛,制品一般更易出现翘曲变形和缩痕缺陷。为充分发挥RHCM技术的成型优势,控制塑料产品的成型质量,本文特针对RHCM注塑成型的翘曲和缩痕缺陷进行工艺优化研究。在概述CIM工艺和RHCM技术的注塑原理及缩痕、翘曲变形理论基础上,以汽车B柱内板塑件为例,将翘曲变形量和缩痕指数作为优化目标,运用Taguchi正交试验法得出了CIM注塑和RHCM注塑翘曲与缩痕最佳的优化注塑工艺组合方案,并使用CAE模拟技术验证了Taguchi试验的准确性。最后利用人工智能技术中机器学习算法对RHCM注塑仿真试验获得的试验数据进行训练,建立了RHCM注塑成型工艺参数与翘曲变形量的SVM预测模型和RHCM注塑工艺与缩痕指数间的Bayes预测模型。通过CIM注塑和RHCM注塑正交试验法分析获得了两种注塑翘曲变形的显著性排序,其中CIM注塑Taguchi试验优化的变形量为0.595mm较优化前(1.197mm)减少了50.3%;而RHCM注塑Taguchi优化的翘曲变形量为0.7826mm较优化前(3.743mm)降低了79.1%。以上正交试验对比结果表明两种注塑都能通过优化达到降低翘曲变形的效果,虽然RHCM变形量较CIM大(0.7826-0.595)/0.595=31.5%,但其优化效果明显要优于CIM,达到控制翘曲变形的效果,并且RHCM还具有减少注塑时间,提高表面质量(减少后续表面修饰工序)的优点。采用机器学习结合遗传寻优算法建立GA-SVM翘曲寻优模型和GA-Bayes缩痕寻优模型,经寻优计算分别获得了翘曲与缩痕最优的RHCM注塑工艺组合,将得到的翘曲与缩合最优的工艺组合输入Moldflow中进行模拟验证,得到翘曲预测误差仅为0.2%,翘曲变形量降低了85.1%;缩痕指数误差只有0.6%,缩痕指数减少了65.7%。可见GA-SVM和GA-Bayes模型对RHCM注塑成型的翘曲与缩痕达到了很好的预测和优化。
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