基于CAE与RBF神经网络的固定体塑件注塑工艺优化

摘要：

针对保险杠固定体塑件注塑成型困难的问题,运用CAE仿真分析手段,首先对其采用3个点浇口进行浇注的方案模拟,得出了影响塑件注塑成型困难的主要问题:塑件中间部位设置的加强筋位置处,料流流动发生多次改变和多重叠加,导致注塑时熔体在此区域产生紊流和回旋滞留.将浇注系统优化为采用5个点浇口浇注方案,能有效消除中间部位所产生的紊流和回旋滞留问题.结合CAE仿真手段和RBF神经网络的预测功能,对5点浇注方案进行注塑成型工艺参数的优化.获得塑件注塑较合理的工艺参数组合为:料温(Tθ)=229℃,模温(Ts)=51℃,注塑压力(P1) =43 MPa,注塑时间(ti) =6.64 s,第一段保压压力(Ph1) =62 MPa,第一段保压时间(th1) =9 s,第二段保压压力(Ph2)=38 MPa,第二段保压时问(th2)=5.5 s,第三段保压压力(Ph3)=32 MPa,第三段保压时间(thu)=4.5 s,冷却水进口温度(Tw)=27℃,冷却液流速(Vw)=3.2 L/min,冷却时间(tc)=18s.经实际注塑试验,塑件的注塑效果良好,有效地解决了实际生产问题.

关键词：CAE仿真、注塑成型、浇注系统、优化、RBF神经网络、工艺参数

所属期刊栏目：48

分类号：TQ320.662

资助基金：广西教育厅科学研究项目2017KY1054

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：82-87