基于Moldflow与GA-BP的汽车杯托注塑成型工艺优化

摘要：

基于Moldflow软件对汽车杯托有限元模型的浇口位置进行流动阻力分析,结合制品结构特点,建立浇注系统与冷却系统.为降低最大翘曲变形量,以熔体温度、保压压力、保压时间为因素设计正交实验,并对实验结果进行极差与方差分析获得较优工艺参数,使得最大翘曲变形量降低12.43％.设计30组拉丁超立方抽样作为GA-BP神经网络模型的训练样本,并在工艺范围内随机组合8组工艺参数组合进行测试,经检验误差均小于1％,网络预测准确度较高.最后利用遗传算法对GA-BP神经网络模型进行工艺参数寻优,最大翘曲变形量收敛于0.5948 mm,将优化的工艺参数进行数值模拟验证,最大翘曲变形量为0.5939 mm,相比初始工艺降低16.13％,验证了优化方案的可行性.

关键词：Moldflow、正交实验、GA-BP神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.7;TQ320.52(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-39