汽车后灯壳翘曲分析与模具反变形技术研究

基于CAE模流分析技术,对汽车后灯壳进行了注射成型模流分析的数值仿真计算,并对后灯壳进行了现场跟踪测量。结果表明,得出的后灯壳翘曲残余变形仿真计算结果与测量值基本吻合,误差在50 %以内。结合所制定的反变形方案,在这个仿真模型的基础上,对后灯壳注射成型时的反变形量进行了数值仿真优化,与无反变形量的注射成型相比,最优方案可使翘曲变形量减少90 %以上。反变形技术可为注射成型时翘曲变形的控制、模具及工艺设计的选择和预留变形量的确定等提供可靠依据。     

基于预变形的长条状注塑制品翘曲控制

针对长条状注塑制品比常规尺寸制品更易变形、变形量更大,且传统控制变形方法对其作用有限的问题,以典型长条状制品汽车门板防擦条为例,采用预变形反补偿法控制制品翘曲变形,并利用计算机辅助工程(CAE)技术进行多次预变形设计来确定制品最终的预变形量和预变形曲线,基于预变形后的制品设计完成了模具设计和制造,生产出了满足精度要求的制品。实践表明,预变形设计拓展了注射成型工艺窗口,能有效提高一次试模成功率和生产效率,是控制长条状制品翘曲变形的有效方法,而CAE技术是确定该类制品预变形方向和预变形曲线的重要手段。     

基于CAE技术的翘曲分析及反变形补偿设计

针对注塑件加玻璃纤维引起的翘曲变形,传统方法很难做到精确地预测,为产品反变形补偿设计提供可靠依据。基于CAE技术,运用Moldex3D软件对添加玻纤的某"C"型产品进行"冷却+充填+保压+冷却+翘曲"分析,得到各方向翘曲位移量。采用反变形原理修改原始方案产品结构设计,试模验证模拟的可靠性,误差控制在5%以内。依据Moldex3D模拟结果的翘曲变形量,指导产品变更设计的反变形补偿量,成功解决了"C"型产品的翘曲变形问题。随机抽样测量15组产品,最大翘曲量为0.04 mm,远小于0.2 mm的精度要求。CAE技术为降低产品的开发风险提供了保障,反变形技术为注射成型时翘曲变形的控制、模具及工艺设计的选择和预留变形量的确定等提供可靠依据。     

基于斐波那契法的注射保压优化及脱模设计

传统单一恒定保压效果不佳,易导致塑料件产生较大翘曲变形,以汽车饰条为例,采用斐波那契迭代优化算法结合模流分析,对注射成型过程进行分段保压设计,通过8次迭代演算与数值模拟,获取了最优的保压压降组合,得到最小的翘曲变形量,比恒定保压塑料件翘曲量减少了37.55%,有效地控制了塑料件的翘曲量。实践证明该方案可靠有效。     

基于BP神经网络的双色塑件翘曲变形量预测

以某遥控器前壳双色塑件注塑成型为例,以该塑件在注塑成型过程中的翘曲变形量为研究目标,提出了一种结合AMI数值模拟、正交试验和BP神经网络的双色塑件翘曲变形量快速、准确的预测方法。首先建立了基于AMI数值模拟的CAE模流分析模型,并对注塑成型工艺参数及翘曲变形量进行数值模拟分析;之后结合正交试验设计法使AMI软件数值模拟结果在指定的工艺参数范围内实现了离散分布;最后以正交试验数据为基础建立BP神经网络预测模型,通过Matlab训练网络使其满足误差精度要求,从而达到准确预测新工艺参数下翘曲变形量的目的。结果表明:训练出的BP神经网络模型具有很高的预测精度,能够满足对该双色塑件翘曲变形量准确、快速的预测要求。     

基于迭代反变形法的精密塑件注射成型尺寸精度控制

选取汽车后车灯灯壳为研究对象,通过有限元仿真得出在注射成型最佳工艺参数条件下的灯壳翘曲变形结果,引入基于迭代的反变形法对灯壳模具型腔进行了优化设计并仿真验证。结果表明,经过3次迭代反变形优化后得到的仿真塑件翘曲变形模型同原始设计模型的最大尺寸偏差由反变形前的0.8595 mm降低至0.10875 mm,翘曲变形减少了87 %,工程试验验证了提出的方法具有较好的可行性及工程实际应用价值。     

基于反翘曲变形技术的空调导风板优化分析

针对某企业生产的空调导风板出现翘曲变形的问题,提出一种基于反翘曲变形技术和正交优化试验的降低翘曲值的方法。首先,运用反翘曲变形技术,有效改善了导风板Z向和Y向翘曲值;在此基础上,结合Moldflow软件,运用正交优化方法对影响制件成型的主要工艺参数进行了优化,并获得最佳工艺参数组合,进一步降低了制件表面翘曲值。研究结果表明,CAE模拟结果符合产品要求;实际试模结果显示,制件表面无变形,符合产品装配质量要求。     

基于翘曲变形的薄壁塑件成型工艺优化

基于Moldflow软件,对PC、ABS和PC+ABS三种材料薄壁塑件——键盘后盖的翘曲变形进行了数值模拟。按照影响翘曲变形的工艺参数设计了正交模拟试验方案,并完成了翘曲变形的正交模拟试验。据正交模拟实验结果、用极差分析法分析了各工艺参数对翘曲变形的影响程度,得到了最佳工艺参数组合。为类似薄壁塑件的注射成型提供理论和方法指导。     

基于长薄壁件的反翘曲变形研究

为了降低长薄壁注塑件的翘曲并提高其平整度，提出了反翘曲变形的新方法，并以空调中的导风板为案列，基于残余应力模型，采用CAE模拟对比了在最优成型工艺条件下采用反翘曲变形前后导风板的翘曲结果，并通过实际生产对该方法进行了验证。模拟结果表明，采用反翘曲变形方法后，导风板的翘曲量最大差值由原来的5.37 mm降为0.44 mm。实际生产结果表明，采用反翘曲变形方法后，导风板的实际翘曲量最大差值由原来的4.8 mm降为1.1 mm，满足导风板翘曲量最大差值必须小于2 mm的要求。     

注塑件翘曲变形的CAE研究

从注塑成型的角度讨论了与翘曲变形有关的因素，从数值模拟的角度论述了翘曲变形计算机辅助工程（CAE）分析的数学模型和数值算法，最后从应用的角度，说明翘曲变形CAE结果的合理应用。     

工艺参数对注塑制品翘曲变形的影响

运用正交试验,通过Moldflow模拟分析,将模拟分析样条与实际注塑成型微样条进行对比,研究了模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、注射压力工艺参数对注射成型制品翘曲变形的影响。通过微型样条模具进行成型实验,用三坐标测量仪对成型制品的翘曲变形进行了测量。结果表明,保压压力和熔体温度对样条翘曲变形的影响较大,实际注塑成型样条的翘曲变形量比模拟分析的翘曲变形量大,拉伸样条模拟数值与实际的平均差值为0. 205 mm,实际值比模拟值增大了约50%;冲击样条的模拟数值与实际数值的平均差值为0. 240 5 mm。     

基于变形预补偿的汽车水室注射模具设计

在注射成型过程中,汽车水室等长条形塑件制品的变形较大,根据充填平衡分析和翘曲分析结果,优化了汽车水室成型结构方案,并确定了取向效应引起的翘曲变形量远大于冷却不均匀、收缩不均匀和角效应引起的翘曲变形量,无法采用优化成型工艺参数和浇注系统结构进行解决。文章利用注塑CAE技术对模具型腔尺寸进行变形预补偿的迭代方法,对长条形塑件变形进行了合理的控制。以某型号汽车水室为研究对象,确定了汽车水室装配平面不同位置的变形预补偿量,结合汽车水室的结构特征设计了4处侧向抽芯,完成了基于变形预补偿的模具结构设计,经实际生产工艺验证,模具设计满足生产要求。     

基于AMI与正交试验的餐盘翘曲变形优化

针对塑料餐盘在注射成型过程中由于翘曲变形造成的中间凸起引起使用性能的缺陷,结合AMI注射成型分析软件和正交试验设计对餐盘的注射成型过程进行数值模拟,通过对试验结果数据的定量分析,系统分析了模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力、保压时间、冷却时间等工艺参数对餐盘翘曲变形的影响规律和影响贡献率,从而得到最优的工艺参数组合,并模拟分析出最优工艺参数组合下的翘曲变形量。用数值模拟结果指导餐盘注射成型模具设计,并通过实际注射成型验证其明显改善了塑料餐盘的翘曲变形缺陷。     

注塑件翘曲变形分析与成型工艺参数优化

基于正交实验设计,利用Moldflow软件对注塑件注塑成型进行数值模拟。结果表明,保压时间、注射时间、熔体温度对注塑件翘曲变形的影响高度显著。运用方差分析,研究注塑成型参数对注塑件翘曲变形的影响,进行多元线性回归分析,发现注塑件翘曲变形幂函数回归模型与实验数据有很好的相关性。以影响翘曲变形的主要工艺参数为设计变量、翘曲变形为目标函数,建立幂函数回归优化模型,对成型工艺参数进行优化,得到的翘曲变形值小于主实验中的翘曲变形最小值,表明该方法具有较好的工程实用价值。     

基于Moldflow的汽车手套箱箱盖的翘曲变形优化分析

为了预测和降低翘曲风险,在模具设计及制造前,利用Moldflow模流分析软件对产品的翘曲变形进行分析及预测。以汽车手套箱盖的翘曲变形量为质量评价目标,针对翘曲变形产生的3个主要因素（取向效应、冷却不均、收缩不均）逐一进行优化。结果表明,在模具结构方面,调整浇口位置和调整冷却系统使翘曲变形量明显降低;在工艺方面,对熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间4个工艺参数进行正交试验,通过极差分析,得出各个工艺参数的影响程度及最佳工艺方案,对此方案进行保压曲线优化后,翘曲变形量进一步降低,形成最终方案;计算机辅助工程（CAE）数值模拟对模具设计有很强的指导性作用,可大大减少修模次数并降低模具报废的机率。     

塑封微芯片翘曲优化分析

以某汽车用芯片封装项目为例,基于响应面法试验设计,结合微芯片封装模拟软件Moldflow 2018,以芯片翘曲变形量为响应目标,对芯片封装过程中影响翘曲变形的因素(模具温度、注射压力、注射时间)进行试验设计。通过构建Box-Behnken试验设计模型,建立了模具温度、注射压力、注射时间和翘曲变形量之间的数学模型。利用该数学模型,构建遗传算法优化的适应度函数,利用Matlab 2016软件遗传算法GUI(工具箱),通过迭代计算,获得翘曲变形的最小值及最小值时的参数组合。然后对模具进行反变形补偿设计,进而达到设计要求。     

基于稳健优化的注塑件变形预补偿方法研究

针对凭经验进行预补偿设计容易造成预补偿失败的问题,提出了基于稳健优化的注塑件变形预补偿方法,综合考虑了塑料物性参数、浇注系统、冷却系统及工艺参数对注塑件翘曲变形量的影响,使变形预补偿更具有针对性。首先给出注塑件变形预补偿的原理,并提出利用模流分析来获得变形预补偿的数据,给出了MPI中实现预补偿的方法;接着提出了基于稳健优化的变形预补偿方法及实现流程,建立了适合变形预补偿的稳健优化模型;最后通过实例验证了提出的方法具有较好的可行性及工程实际应用价值。     

注塑制品翘曲变形的研究

介绍了研究注塑制品出模后翘曲变形的几种方法和思路,并且比较、分析了各种方法的特点。     

注塑制品翘曲变形的数值模拟优化与预测

以电池后盖板为CAE模拟分析模型,利用正交试验设计方法,将减小制品翘曲变形量作为优化目标,得到各工艺参数对制品翘曲变形量的影响程度及最优化工艺参数组合。利用径向基函数RBF神经网络对制品翘曲量进行预测,建立了各工艺参数与制品翘曲变形之间非线性映射关系模型,并与BP神经网络进行了对比。结果表明:RBF神经网络模型,可以较准备地预测制品的翘曲变形,并且在精度、训练速度等方面优于BP网络。     

注塑件脱模后翘曲变形数值分析

分析了注塑过程中残余应力产生的原因,并通过数值模拟分析了热残余应力对注塑件翘曲变形的影响,研究了塑件上下表面温差、制品结构、厚度以及脱模后塑件冷却速度等因素对翘曲变形的影响,指出了脱模后塑件上下表面的温差和塑件厚度是产生翘曲变形的主要因素。