CN105447219A - 塑件成型二次优化方法 - Google Patents

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李贺
梅益
马凯
曹贵崟
王莉媛
罗宁康
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Abstract

本发明公开了一种塑件成型二次优化方法，根据注塑零件的特征确定注塑方案，将注塑方案中的工艺阐述进行正交试验，再对该正交试验进行CAE分析，再将CAE分析的结果进行多目标分析方法，获得注塑零件的翘曲变形量和体积收缩率的综合指标，再对塑件翘曲变形量和体积收缩率的综合指标进行极差分析法，得出的影响试验的主要工艺参数，根据得到的主要工艺参数进行控制变量试验，确定二次优化参数，以该参数值进行模拟验证，确定最优参数组合。它解决了注塑件的工艺参数依靠工人的生产经验进行一次简单的优化，耗时较多，较优效果不明显的问题。通过该方案确定的二次优化方案能较好的保证注塑零件的生产质量。

Description

塑件成型二次优化方法
技术领域
本发明涉及注塑生产技术领域，尤其是一种塑件成型二次优化方法。
背景技术
目前，随着加工制造业的发展，人们对注塑产品质量的要求越来越高，尤其是特征较复杂塑件，在成型时容易产生缺陷。目前很多企业对注塑件的工艺参数还是凭借工人的生产经验进行试验，只进行一次简单的优化，并且耗时较多，针对不同的零件很难得到较优的工艺参数。
发明内容
本发明的目的是：提供一种塑件成型二次优化方法，它解决了注塑件的工艺参数依靠工人的生产经验进行一次简单的优化，耗时较多，较优效果不明显的问题，以克服现有技术的不足。
本发明是这样实现的：塑件成型二次优化方法，根据注塑零件的特征确定注塑方案，将注塑方案中的工艺参数进行正交试验，正交试验的指标为：翘曲变形量和体积收缩率；再对每一组正交试验进行CAE分析，再将CAE分析的结果进行多目标分析，获得注塑零件的翘曲变形量和体积收缩率的综合指标，再对塑件翘曲变形量和体积收缩率的综合指标进行极差分析法，得出的影响试验的主要工艺参数，根据得到的主要工艺参数进行控制变量试验，确定主要影响因素的最优参数值，最终确定二次优化参数组合，并对二次优化参数进行CAE模拟验证。
由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明设计了一套简单易行的塑件成型二次优化方案，它解决了注塑件的工艺参数依靠工人的生产经验进行一次简单的优化，耗时较多，较优效果不明显的问题。通过该方案确定的二次优化方案能较好的保证注塑零件的生产质量。本发明简单易行，使用效果好。
附图说明
附图1-3为本发明的实施例的塑件的结构图；
附图4、附图5为本发明的实施例的方差分析结果图；
附图6、附图7为本发明的实施例的综合评价值折线图；
附图8为本发明的实施例的塑件成型时的收缩率分析图；
附图9为本发明的实施例的塑件成型时的翘曲量分析图。
具体实施方式
本发明的实施例：塑件成型二次优化方法，以汽车车灯开关装配件为例
1成型工艺分析
塑件的结构如图1、2所示，塑件的最大轮廓尺寸为75mm×67mm×33mm，属于中小型塑件，平均壁厚为2mm；塑件的壁厚较薄，细节特征较多，塑件特征比较复杂。
1.1设计注塑方案
塑件的材料选ABS塑料，根据经验设计浇注系统和冷却系统，浇注系统采用一模两件、侧浇口和普通流道注射形式；冷却管道直径选为8mm，流动冷却水温为25℃，管道距离制品表面16mm；注塑方案如图3所示。
2正交试验
2.1设置实验因素水平表
为了较为全面的分析出注塑工艺参数对塑件翘曲的影响规律，在实验中选取了以下主要工艺参数：（a）模具温度、（b）熔体温度、（c）填充压力、（d）保压时间、（e）冷却时间、（f）注射时间、（g）成形材料。每个因素分别设置三个影响水平，如表1所示。
2.2多指标优化
不同试验指标对塑件质量的影响程度各不相同，其量纲也不一致，不能将试验数据直接叠加进行评价。应用模糊数学中岭型分布的偏小型隶属函数，将各指标值都映射到区间[0,1］上，使得多指标问题单一化。根据塑件的综合性能要求及各指标对塑件成型质量的影响程度，按百分制进行加权综合评判，体积收缩率和翘曲量的加权值分别取40和60，加权综合评价值如表2所示。
2.2设置正交试验表
根据实验因素水平表的相关数据，正交试验设计中选用L18(37)型正交试验表，不考虑各因素交互作用，试验方案如表2所示。
注：GF20、SK30、UT10B均为ABS系列的塑料。
3数据结果分析及优化
3.1极差分析
极差分析法能直观地分析各试验因素对试验指标的影响程度及显著性，同时可以直观的分析出同一因素不同水平对试验结果的不同影响。应用极差分析法，计算得出极差分结果，如表2所示。
3.2优化分析
根据表2中的极差分析结果及塑件的生产使用要求，塑件综合性能影响因素的主次顺序为：gcfeadb，因此，确定工艺参数的优化组合为：a2b3c3d2e3f1g1，模具温度：60℃、熔体温度：260℃、保压压力：120Mpa、保压时间：15s、冷却时间：30s、注射时间：2s、成形材料：GF20UMGABSLtd。在MoldFlow中进行模拟分析的塑件的收缩率为5.369%，翘曲量为0.0949，综合评价值为：37.88，达到了最优效果。结果如图所示。
4二次优化试验
4.1选取主要影响因素进行控制变量试验
根据表2中不同因素的极差值R的大小，可知影响塑件综合性能的主要因素是成形材料和保压压力（c），其他因素均为次要影响因素。将成形材料（g）选为GF20，因此对零件翘曲变形影响较大的因素为保压压力（c），对（c）因素进行第一次控制变量试验，（c）以120Mpa为中心，间距为5Mpa，最大值取为135Mpa，试验数据如表格3所示。通过此次试验，初步确定（c）的优化参数值。
按照控制变量试验，利用MoldFlow软件进行模拟分析，并根据综合评价值得出其折线图6，通过此次试验，初步确定（c）的优化参数值为130Mpa。
4.2第二次控制变量试验
由图可知，当（C）为130Mpa时，零件的翘曲量最小，为了具体地确定（C）的优化参数值，选取间距为1Mpa，以130Mpa为中心，分别选取（C）为126Mpa、127Mpa、128Mpa、129Mpa、130Mpa、131Mpa、132Mpa、133Mpa、134Mpa进行模拟试验，并确定最优参数值。如表4所示。
按照控制变量试验，利用MoldFlow软件进行模拟分析，并根据综合评价值得出其折线图7，通过此次试验，最终确定（c）的优化参数值为132Mpa。塑件成型时的收缩率为5.228%，如图8所示，翘曲量为0.0818，如图9所示，综合评价值为：34.969，与正交试验确定的优化值相比翘曲量减小了7.68%；
结论：运用正交试验并结合多目标分析法对塑件成型质量进行综合分析，运用极差分析法对实验结果进行分析确定影响塑件成型质量的主次因素和第一次优化参数组合。运用控制变量试验对主要参数进行优化，最终得到二次优化参数组合。经过二次优化，塑件的综合评价值比一次优化提高了7.68%。

Claims (1)

1.一种塑件成型二次优化方法，其特征在于：根据注塑零件的特征确定注塑方案，将注塑方案中的工艺参数进行正交试验，正交试验的指标为：翘曲变形量和体积收缩率；再对每一组正交试验进行CAE分析，再将CAE分析的结果进行多目标分析，获得注塑零件的翘曲变形量和体积收缩率的综合指标，再对塑件翘曲变形量和体积收缩率的综合指标进行极差分析法，得出的影响试验的主要工艺参数，根据得到的主要工艺参数进行控制变量试验，确定主要影响因素的最优参数值，最终确定二次优化参数组合，并对二次优化参数进行CAE模拟验证。
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