698 電器外殼注射模設計【全套17張CAD圖+文獻翻譯+說明書】

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1996 ） 。這些節(jié)點的位移容易從數(shù)值模擬結果獲得，統(tǒng)計值，在一定程度上代表著變形。 但統(tǒng)計位移不能有效地描述變形的注塑件。 在工業(yè)方面，設計者和制造商通常更加注意，部分上翹曲在某些特點上超過整個變形注射模塑件的程度。在這項研究中，特征翹曲是用來形容變形的注塑件。特征翹曲是表面上的最大位移與表面特征的預計長度之比（圖1 ） ： （1） 其中γ是特征翹曲， h是特征表面偏離該參考平臺的最高位移，L是在與參考方向平行的參考平臺上的表面特征的預計長度。 對于復雜的特點（這里只討論平面特征） ，翹曲的特點是通常在參考平面內(nèi)分為兩個區(qū)域，它是代表一個二維坐標系統(tǒng)： （2） 其中，是特征翹曲在X ， Y方向， ，是表面特征的預計長度在 X ，Y上的投影。 特征翹曲的評定 與相應的參考平面和投影方向結合起來測定目標特征后，，其L的值可以從圖中用解析幾何立即計算出來（圖2 ） 。在特定的表面特征和預測的方向，L是一個常量。 但H的評定比L復雜得多。 模擬注射成型過程是一種常見的技術，以預測質(zhì)量來設計零件，設計模具和工藝設置。結果翹曲模擬表達為節(jié)點撓度上的X ， Y ， Z分量 ，以及節(jié)點位移W。W是向量長度的矢量總和：+ + ，其中 i，j，k是在X，Y，Z方向上的單位矢量。H是在特征表面上的節(jié)點的最大位移， 這與通常方向的參考平面相同，并能產(chǎn)生結果的翹曲仿真。 計算h時，節(jié)點的撓度提取如下： 其中是撓度在正常方向參考平面內(nèi)提取節(jié)點; ， ， 是對撓度的X ， Y ， Z分量的提取節(jié)點;α，β，γ是角度的向量參考; A和B是終端節(jié)點，可以預測方向（圖2 ） ; 和是節(jié)點A和B的撓度： 其中， ，，是對節(jié)點A的撓度在X，Y，Z方向上的分量； ，和是對節(jié)點B的撓度在X ， Y ， Z方向上的分量; 和是終端節(jié)點撓度的加權因子，計算方法如下： 是提取節(jié)點和節(jié)點A投影間的距離， H是的最大絕對值。 在工業(yè)方面，視察該翹曲借助了一個觸角衡量，被測工件放在一個參考平臺上。 H是一個最大數(shù)值，讀數(shù)在被測工件表面和參考平臺間。 澆口位置優(yōu)化問題的形成 從質(zhì)量來說， "翹曲" ，是指永久變形的部分不是由實用的負載引起的。 它是由整體差動收縮引起，即聚合物流通，包裝，冷卻，結晶的不平衡。 安置一個澆口，在注射模具整個設計中是一個最重要的步驟。 高質(zhì)量的成型零件受澆口的影響很大，因為它影響塑料流進入型腔的澆道。因此，不同的澆口位置會引入不均勻的取向，密度，壓力和溫度分布，因而引入不同的值和分配翹曲。 因此，澆口位置，是一個有用的設計變量，以盡量減少注塑零件翹曲。因為相關關系澆口位置和翹曲分布，是在相當大程度上獨立于熔體和模具的溫度，在這項調(diào)查中它是假定該成型條件保持不變。 注射成型零件翹曲是量化特征翹曲，其中在上一節(jié)討論了。 因此單一澆口位置優(yōu)化，可以依如下制造 ： 最小化： 主題： 其中γ是特征翹曲變形; p是在澆口位置的注入壓力; 是注入成型機器的可允許注入壓力或被設計者或制造業(yè)者指定的可允許的注入壓力; x是坐標向量的候選澆口位置; 是節(jié)點有限元網(wǎng)格模型的一部分，為注射成型過程模擬; N是節(jié)點總數(shù)。 在有限元網(wǎng)格模型中，每一個節(jié)點都有可能是一個澆口。 因此，可能是澆口位置的總數(shù) 是一個有關的總節(jié)點數(shù)目N和總澆口數(shù)n的函數(shù)： 在這項研究中，只對單澆口選址問題進行調(diào)查。 模擬退火算法 模擬退火算法是其中最強大和最流行的元啟發(fā)式解決優(yōu)化問題，因為提供良好的以實際條件全面化解決辦法。 該算法是基于Metropolis （ 1953 ） ，這原本是用來在原子某一特定溫度找到一個平衡點的方法。這一算法和數(shù)字最小化的聯(lián)系是Pincus（ 1970年）第一個注意到，但Kirkpatrick（ 1983年）等人提議，把它形成一項優(yōu)化技術組合（或其他）。 運用模擬退火法優(yōu)化問題，目標函數(shù)f是用來作為函數(shù)E的能源，而不是找到一個低能源配置，問題就變成尋求近似全局最優(yōu)解。配置的值的設計變量是替代能源配置本身，控制參數(shù)的過程是取代溫度。 一個隨機數(shù)發(fā)生器被用作為設計變量產(chǎn)生新的值。 這是顯而易見的，該算法只需要將極小化問題列入考慮范圍。 因此，在最大化問題上，目標函數(shù)是乘以（ -1 ） 來取得一個可能的數(shù)。 模擬退火算法的主要優(yōu)點是比其他方法更能夠避免在局部極小被困。 這種算法采用隨機搜索，而不是只接受變化，即減少目標函數(shù)f ，而且還接受了一些變化來增加它。 后者則是接受一個概率P 其中是f的增量， k是Boltzman常數(shù)， T是一個控制參數(shù)，其中原數(shù)分析是眾所周知的"恒溫"制度 ，并且無視客觀功能參與。 在澆口位置優(yōu)化，實施這一算法的說明圖（圖3），此算法的詳細情況如下： （ 1 ） SA算法開始是從最初的澆口位置，同一個指定值的"溫度"參數(shù)T （"溫度"計數(shù)器K最初定為零） 。 適當控制參數(shù)（ 0 < c < 1 ）給出退火過程與馬爾可夫鏈N。 （ 2 ） SA算法在的旁邊生成一個新的澆口位置來計算目標函數(shù) f（ x ）的值。 （ 3 ）新澆口位置由接受函數(shù)決定接受的概率 一個統(tǒng)一的隨機變量產(chǎn)生[ 0,1 ] ， 如果<， 接受，否則就拒絕。 （ 4 ） 這個過程重復是的迭代次數(shù)（ ），用這種序列審判澆口位置被稱為馬爾可夫鏈。 （ 5 ）因為減少的"溫度''，生成一個新的馬爾可夫鏈，（在先前的馬爾可夫鏈里，從最后接受的澆口位置生成），這一“溫度”減少的過程將一直持續(xù)直到酸算法結束。 應用與探討 在一個復雜的工業(yè)產(chǎn)品中應用，在這一節(jié)討論質(zhì)量測量和優(yōu)化方法。 該部分是由一個制造商提供，如圖4所示。 在這一部分，平坦的基底表面上是最重要的輪廓精度要求。因此 ，翹曲變形特征在基底表面討論，其中參考平臺指定為水平面附于基底表面，縱方向指為預計參考方向。參數(shù)h是基底面對正常方向的最高偏轉即垂直方向，參數(shù)L是基底表面的預測長度在縱向上的投影。 圖4 制造商提供的工業(yè)產(chǎn)品 該產(chǎn)品的材料是尼龍Zytel 101L（ 30 ％EGP，杜邦工程聚合物）。 在模擬算法中的成型條件列在表1 。 圖5顯示了有限元網(wǎng)格模型的一部分，是受制于數(shù)值模擬。 它有1469個節(jié)點和2492元素。 目標函數(shù)，即特征翹曲，由方程（ 1 ），（ 3 ） ? （ 6 ）定義 。 其中h 是從"流量+流道分析序列中式（ 1 ）里的MPI所得 ，L在該工業(yè)產(chǎn)品中的測量值即L = 20.50毫米。 MPI的是注塑成型模擬使用最廣泛的軟件，它可以向您推薦在流動平衡前提下的最佳澆口位置。 對于澆口位置設計，澆口位置分析是一個有效的工具，但除了實證方法。 對于這點，澆口選址分析，MPI認為最佳澆口位置是接近節(jié)點N7459 ，如圖5所示。零件翹曲是模擬在此推薦澆口基礎上，因此，特征翹曲評定： ，這很有價值。 在實際制造中，零件翹曲是可見的在樣品工件上。 這是制造商不能接受的。 表1 在仿真中的成型條件 條件 值 填補時間（秒） 2.5 熔融溫度（ ） 295 模具溫度（ ） 70 包裝時間（秒） 10 包裝壓力（充壓） （ ％ ） 80 在基底表面的最大翹曲，是由不均勻取向分布的玻璃纖維造成的，圖6所示。圖6顯示，玻璃纖維取向的變化，從消極方向到積極方向進行，因為這個澆口位置，尤其是最大的纖維方向轉變在這個澆口附近。澆口位置造成的多樣化的纖維取向引起嚴重的差動收縮。 因此，特征翹曲是和澆口的位置有關，必須優(yōu)化，以減少部分翹曲。 在本條中搜索討論優(yōu)化澆口位置，模擬退火， "模擬退火算法" ，是適用于這個的。 最高迭代次數(shù)選定為30至確保精密的優(yōu)化，而且進行多次的隨機試驗，讓每一次迭代中被評為10至跌幅的概率為無效迭代，使之沒有一個重復的方案。 N7379節(jié)點（圖5） ，是最佳澆口位置。 特征翹曲評定，從翹曲模擬結果函數(shù)f（X）= γ= 0.97 ％ ，可說是少于MPI建議的澆口。 在實際制造中零件翹曲符合制造商的要求。 圖6b 表明，在模擬纖維取向。它是可見的最優(yōu)澆口位置，取決于玻璃纖維取向，因此，減少收縮差異在垂直方向沿縱向發(fā)展。因此，特征翹曲減少了。 結論 在這項調(diào)查中，特征翹曲是來描述注塑制品翹曲變形，在數(shù)值模擬軟件MPI的基礎上評定。 特征翹曲的評定是為單一澆口位置塑膠注塑模具，基于數(shù)值模擬結合模擬退火算法優(yōu)化。 工業(yè)產(chǎn)品作為一個例子來說明所提出的方法。 該方法取決于最佳澆口位置，產(chǎn)品是令制造商滿意的。 這個方法也適合于其它翹曲最小化的優(yōu)化問題，例如優(yōu)化多澆口位置，流道系統(tǒng)的平衡，并選擇各向異性材料。 9