打印機(jī)上蓋的注塑模設(shè)計(jì)【全套含CAD圖紙、說(shuō)明書】

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關(guān)鍵詞：型腔布局設(shè)計(jì)；幾何參數(shù)；模具裝配；塑料注射模具設(shè)計(jì)；標(biāo)準(zhǔn)化模板 1 簡(jiǎn)介 塑料注射成型是一種常見(jiàn)的塑料件生產(chǎn)方法，具有良好的公差。注塑成型所需的主要部件有兩個(gè)，分別是注塑機(jī)和注塑模具。注塑機(jī)安裝在上面的模具，提供熔融塑料并將其從機(jī)器轉(zhuǎn)移到模具中，通過(guò)鎖模壓力夾緊噴射成型的注塑部件。注塑模具是將熔融塑料轉(zhuǎn)變成最終形狀和尺寸的塑料零件的工具。目前，塑料零件上市時(shí)間的逐漸縮短，有必要在更短的時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)注塑模具。 將計(jì)算機(jī)技術(shù)運(yùn)用于注塑模具設(shè)計(jì)及相關(guān)領(lǐng)域的工作已經(jīng)在進(jìn)行?；谥R(shí)的系統(tǒng)（KBS）等模具[1,2]，IKMOULD[3]，ESMOLD[4]，國(guó)誠(chéng)康大學(xué)KBS，臺(tái)灣[5]的KBS德雷克塞爾大學(xué)[6]等是對(duì)注塑模具設(shè)計(jì)進(jìn)行開發(fā)的。如HyperQ/塑料系統(tǒng)[7]，CIMP[8]，飛度[9]等系統(tǒng)都是使用一個(gè)基于知識(shí)的方法塑料材料進(jìn)行開發(fā)。技術(shù)也被開發(fā)用于注塑成型的分模設(shè)計(jì)[10-12]。 已經(jīng)觀察到，雖然模具制造行業(yè)使用三維CAD軟件進(jìn)行模具設(shè)計(jì)，但大量的時(shí)間是在對(duì)每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行相同的設(shè)計(jì)過(guò)程中被浪費(fèi)。在常規(guī)任務(wù)設(shè)計(jì)過(guò)程中進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化具有巨大的省時(shí)潛力，避免模具設(shè)計(jì)的重復(fù)階段。在模具裝配中組織良好的分層設(shè)計(jì)樹也是一個(gè)重要因素[13,14]。然而，少工作已經(jīng)在控制參數(shù)的腔布局設(shè)計(jì)中完成;因此，這個(gè)區(qū)域?qū)⑹俏覀兊闹饕裹c(diǎn)。雖然有許多設(shè)計(jì)空腔布局[15,16]的方法，但模具設(shè)計(jì)更傾向于使用僅常規(guī)設(shè)計(jì)，因而有必要在腔布局設(shè)計(jì)級(jí)別應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化。 本文提出了通過(guò)控制基于標(biāo)準(zhǔn)模板的參數(shù)設(shè)計(jì)注塑模具型腔布局的一種方法。首先，必須建立一個(gè)有良好組織的模具裝配層次設(shè)計(jì)樹。然后，對(duì)空腔布局的配置進(jìn)行分類，以區(qū)分那些標(biāo)準(zhǔn)配置和那些非標(biāo)準(zhǔn)配置。標(biāo)準(zhǔn)配置將在一個(gè)配置數(shù)據(jù)庫(kù)中列出，每個(gè)配置都有自己的布局設(shè)計(jì)表，它可以控制它自己的幾何參數(shù)。這種標(biāo)準(zhǔn)化的模板是在模具裝配設(shè)計(jì)的布局設(shè)計(jì)水平預(yù)先定義的。 2 型腔布局設(shè)計(jì)的塑料注塑模具 注塑模具是將熔融塑料轉(zhuǎn)變成最終形狀和尺寸的塑料零件的工具。因此，模具中包含最后一部分的相反的凹槽。大部分的模具是由兩個(gè)部分組成的：前插入和后插入。在某些模具制造行業(yè)，前面插入也被稱為腔和背部插入被稱為核心。圖1顯示了前插入（腔）和后插入（芯）。熔融塑料被注入凹槽以填補(bǔ)它，然后形成的一部分凝固的熔融塑料。圖2顯示了一個(gè)簡(jiǎn)單的雙板模具裝配。 2.1 單型腔和多型腔模具之間的區(qū)別 很多時(shí)候，熔融的塑料填充的印象也叫腔。型腔的安排被稱為腔布局。當(dāng)模具包含多個(gè)腔時(shí)，它被指多型腔模具。圖3（a）和3（b）分別為單型腔模具和多型腔模具。 單型腔模具通常用于較大的零件，如繪圖儀封面和電視外殼。小零件如手提電話外殼，齒輪，通常是由更為經(jīng)濟(jì)的多型腔模具設(shè)計(jì)，它每次成型周期可以產(chǎn)生更多的部件?？蛻敉ǔ４_定型腔的個(gè)數(shù)，因?yàn)樗麄儽仨氁胶庖徊糠帜＞咄顿Y成本。 2.2 多型腔布局 多型腔模具在同一時(shí)間產(chǎn)生不同的產(chǎn)品被稱為一模多鑄型模具。然而，它不是通常對(duì)一個(gè)模具的不同型腔進(jìn)行設(shè)計(jì)，盡管腔可能并不會(huì)在同一時(shí)間被相同溫度的塑料熔體填滿。 另一方面，生產(chǎn)同樣的產(chǎn)品在多型腔模具整個(gè)成型周期可以有一個(gè)平衡的布局或不平衡的布局。平衡的布局是腔都在相同時(shí)間相同條件下填充熔體[15，16]。如果使用的是不平衡的布局，就會(huì)出現(xiàn)短的模塑，但這可以通過(guò)修改澆口的長(zhǎng)度和橫截面積來(lái)克服（澆口到型腔熔融塑料的流通通道）。因?yàn)檫@不是一種十分有效方法，所以它只是避免出現(xiàn)可能的情況。圖4所示為由于不平衡的布局而出現(xiàn)短模塑的情況。 均衡布局可以進(jìn)一步分為兩類：直線和圓弧。均衡的直線布置可容納2，4，8，16，32等數(shù)量的腔，即它遵循一個(gè)2n個(gè)系列。均衡圓形布局可以具有3，4，5，6或多個(gè)空腔，但在一個(gè)均衡的圓形布局也有可容納數(shù)，因?yàn)榭臻g限制了空腔的數(shù)量。圖5顯示了已被討論過(guò)的多空腔布局。 3 設(shè)計(jì)方法 本節(jié)介紹了一種用于塑料注塑模具的參數(shù)化控制腔布局設(shè)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。一個(gè)有效的工作模具設(shè)計(jì)方法包括各種組件和組件組織到最合適的層次設(shè)計(jì)樹。圖6顯示了第一級(jí)的組件和部件的模具裝配結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)樹。其它部件和組件從第二級(jí)起的模具組件的層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)樹的第n個(gè)水平裝配。對(duì)于這個(gè)系統(tǒng)，將重點(diǎn)放在“腔布局設(shè)計(jì)”。 3.1 標(biāo)準(zhǔn)化程序 為了節(jié)省時(shí)間，在模具設(shè)計(jì)過(guò)程中有必要確定常用設(shè)計(jì)的功能。該設(shè)計(jì)流程是可重復(fù)的，每個(gè)模具的設(shè)計(jì)就可以被標(biāo)準(zhǔn)化。從圖7可以看出，“型腔布局設(shè)計(jì)”標(biāo)準(zhǔn)化程序有兩部分相互作用：組件裝配標(biāo)準(zhǔn)化和型腔布局配置標(biāo)準(zhǔn)化。 3.1.1空腔布局配置可以標(biāo)準(zhǔn)化 型腔布局配置可以標(biāo)準(zhǔn)化之前，有必要認(rèn)識(shí)到，重復(fù)貫穿在各腔腔布局的組件和子組件。圖8顯示了詳細(xì)的“型腔布局設(shè)計(jì)”的設(shè)計(jì)層次樹。主要的插入組件（腔）的層次設(shè)計(jì)樹的第二級(jí)具有多個(gè)組件和元件組裝直接從第三級(jí)層次設(shè)計(jì)樹開始的。他們可以被視為主要組件和次要組件。在每一個(gè)模具設(shè)計(jì)中都存在主要組件。次要組件是依賴于塑料零件產(chǎn)生的，所以他們可能會(huì)或可能不會(huì)出現(xiàn)在模具設(shè)計(jì)。 因此，把這些部件和組件直接放在主要插入組件下，確保每個(gè)重復(fù)的主要插入（腔）將從層次設(shè)計(jì)樹第三級(jí)繼承相同的組件和部件開始的。因此，沒(méi)有必要在每一腔腔布局再設(shè)計(jì)類似的部件和元件。 3.1.2型腔布局配置標(biāo)準(zhǔn)化 有必要對(duì)那些標(biāo)準(zhǔn)和那些非標(biāo)準(zhǔn)的腔布局配置進(jìn)行研究和分類。圖9顯示了型腔布局配置的標(biāo)準(zhǔn)化程序。 空腔布局設(shè)計(jì)，可以進(jìn)行或者作為多空腔布局或一個(gè)單腔的布局，但這一決定總是由客戶決定。單腔布局總是被看作有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)配置。一種多型腔模具可以在同一時(shí)間生產(chǎn)同一制品或在同一時(shí)間在生產(chǎn)不同的產(chǎn)品。在同一時(shí)間產(chǎn)生不同的產(chǎn)品的模具被稱為一模多鑄型模具，它是一種非傳統(tǒng)設(shè)計(jì)。因此，每個(gè)多腔多鑄型模具具有一個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)配置。 產(chǎn)生同樣的產(chǎn)品的多型腔模具可以包含一個(gè)平衡的布局設(shè)計(jì)或不平衡的布局設(shè)計(jì)。不平衡布局設(shè)計(jì)是很少使用，結(jié)果它被認(rèn)為是具有一個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)配置。然而，均衡布局設(shè)計(jì)也可以包含兩種線性規(guī)劃設(shè)計(jì)或圓形布局設(shè)計(jì)。這取決于由該客戶所要求的模腔的數(shù)量。但是，必須指出的是，具有任何數(shù)量其他非標(biāo)準(zhǔn)模腔的布局設(shè)計(jì)也被分類為具有非標(biāo)準(zhǔn)配置。 分類這些都是標(biāo)準(zhǔn)的布局設(shè)計(jì)之后, 他們?cè)敿?xì)的信息然后列入標(biāo)準(zhǔn)化模板。此標(biāo)準(zhǔn)化模板預(yù)先定義的模具裝配設(shè)計(jì)的型腔布局設(shè)計(jì)水平支持所有的標(biāo)準(zhǔn)配置。這確?？梢苑浅Ｑ杆俚丶虞d所需的配置到模具裝配設(shè)計(jì)而無(wú)需重新設(shè)計(jì)布局。 3.2 標(biāo)準(zhǔn)化模板 從圖 10 可以看出在標(biāo)準(zhǔn)化模板中有兩個(gè)部分組成︰配置數(shù)據(jù)庫(kù)和布局設(shè)計(jì)表。配置數(shù)據(jù)庫(kù)包括所有的標(biāo)準(zhǔn)布局配置，并且每個(gè)布局配置有其自己進(jìn)行幾何參數(shù)的布局設(shè)計(jì)表。模具制造行業(yè)有自己的標(biāo)準(zhǔn)，配置數(shù)據(jù)庫(kù)可以定制，可根據(jù)客戶要求考慮那些以前被視為非標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)。 3.2.1配置數(shù)據(jù)庫(kù) 一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以用于包含列表中所有不同的標(biāo)準(zhǔn)配置。此數(shù)據(jù)庫(kù)中的配置總數(shù)對(duì)應(yīng)于在模具設(shè)計(jì)組件的型腔布局設(shè)計(jì)水平于布局中可布局配置的配置數(shù)。列出數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息是配置數(shù)量、類型和模腔數(shù)目。表 1 顯示了配置數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)示例。配置數(shù)是每個(gè)相應(yīng)的類型與腔的數(shù)量的可用布局配置的名稱。當(dāng)模腔數(shù)目和特定類型的布局為所要求的，則適當(dāng)布局配置將加載到型腔布局設(shè)計(jì)。 3.2.2布局設(shè)計(jì)表 在配置數(shù)據(jù)庫(kù)中列出的每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)配置有其自己的布局設(shè)計(jì)表。布局設(shè)計(jì)表包含布局配置的幾何參數(shù)，并且每一種配置是獨(dú)立的。更復(fù)雜的布局配置將會(huì)有更多的幾何參數(shù)來(lái)控制型腔布局。 圖11（a）和11（b）表示模具板（芯板）背面有一個(gè)大凹穴和四個(gè)小凹穴組裝相同的四腔布局。在一塊鋼塊加工中大凹穴始終是比小凹穴更經(jīng)濟(jì)更易于加工的。加工的大凹穴的優(yōu)點(diǎn)是： 1、空腔之間可以節(jié)省更多的空間，從而可以使用更小的鋼塊。 2、與加工多個(gè)小凹穴相比，加工一個(gè)大凹穴的加工時(shí)間更快。 3、大凹穴比小凹穴實(shí)現(xiàn)精度更高。 因此，導(dǎo)致在布局設(shè)計(jì)表中幾何參數(shù)默認(rèn)值中沒(méi)有存在腔與腔之間的距離。但是，為了使系統(tǒng)更加靈活，以適應(yīng)每個(gè)模具設(shè)計(jì)，在必要時(shí)幾何參數(shù)的默認(rèn)值可以修改。 3.3 幾何參數(shù) 建立的幾何參數(shù)三個(gè)變量： 1、空腔之間的距離（柔性）?？涨恢g的距離在布局設(shè)計(jì)表中列出的，它們可以由用戶來(lái)控制或修改。距離的默認(rèn)值，使得有空腔之間沒(méi)有間隙。 2、單個(gè)空腔的取向角（撓性）。在布局設(shè)計(jì)表中，用戶可以改變的是單個(gè)空腔的角度。對(duì)于一個(gè)多腔布局，所有的空腔都必須是在布局設(shè)計(jì)表中所示的方向相同的方向，如果方向的角度被修改，所有的空腔將方向旋轉(zhuǎn)為相同的方向，而不影響布局配置。 3、每腔之間的裝配關(guān)系（固定），空腔相對(duì)于彼此的的取向是預(yù)先定義的，每個(gè)單獨(dú)的布局配置是通過(guò)空腔之間的裝配配合關(guān)系來(lái)控制。每個(gè)布局配置是固定的，除非是定制的。 圖12顯示了單型腔布局配置和其幾何參數(shù)的一個(gè)示例。主插入/空腔的原點(diǎn)是在中心。 X1和Y1的默認(rèn)值是零，使得空腔在布局的中心（兩個(gè)原點(diǎn)彼此重疊）。用戶可以改變X1和Y1的值，以使所述空腔可以適當(dāng)?shù)氐窒? 圖13顯示了八腔布局配置及其幾何參數(shù)的一個(gè)例子。 X和Y的值是主插入/空腔的尺寸。默認(rèn)情況下，X1和X2的值是等于X，Y1的值等于Y，因而存在空腔之間沒(méi)有間隙?？紤]空腔之間的間隙，在設(shè)計(jì)時(shí)可以增加X(jué)1，X2和Y1的值。這些值將被列在布局設(shè)計(jì)表中。 如果有一個(gè)腔以 90 ° 為導(dǎo)向，其余的型腔將以同樣的角度旋轉(zhuǎn)，但布局設(shè)計(jì)保持不變。用戶是能夠通過(guò)旋轉(zhuǎn)腔更改布局設(shè)計(jì)表中的參數(shù)。由此產(chǎn)生的布局如圖 14 所示。 一個(gè)復(fù)雜的型腔布局配置，它有更多的幾何參數(shù)，必須利用公式來(lái)關(guān)聯(lián)參數(shù)。 4 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) 一個(gè)注塑模具原型的參數(shù)化控制的型腔布局設(shè)計(jì)系統(tǒng)已經(jīng)采用一個(gè) IIIPC兼容的硬件實(shí)現(xiàn)。該原型系統(tǒng)采用商用CAD系統(tǒng)（SolidWorks 2001）和一個(gè)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（微軟）作為軟件。原型系統(tǒng)的開發(fā)采用了在Windows 環(huán)境下的微軟Visual C++ 6.0編程語(yǔ)言和SolidWorks API（應(yīng)用編程接口）。 SolidWorks的主要選擇原因有兩個(gè)： 1.在CAD/ CAM行業(yè)的增長(zhǎng)趨勢(shì)是朝著使用基于Windows的個(gè)人電腦，而不是UNIX工作站主要是因?yàn)樯婕暗馁?gòu)買硬件成本。 2.三維CAD軟件是完全Windows兼容，因此它是能夠順利地從Microsoft Excel文件的信息整合到CAD文件（零件，組裝和繪圖）[17]。 這個(gè)原型系統(tǒng)已在 Excel 文件中列出的八個(gè)標(biāo)準(zhǔn)布局配置配置數(shù)據(jù)庫(kù)。圖 15(a) 所示。布局設(shè)計(jì)水平，即在 SolidWorks (layout.sldasm) 中的程序集文件對(duì)應(yīng)于此配置數(shù)據(jù)庫(kù)，具有相同的布局配置集。Excel 文件中的配置名稱對(duì)應(yīng)于布局程序集文件中的名稱，圖 15(b) 所示的配置。 每個(gè)項(xiàng)目每個(gè)型腔布局程序集文件 (layout.sldasm) 將會(huì)預(yù)裝這些布局配置。當(dāng)所需的布局配置通過(guò)用戶界面請(qǐng)求時(shí)，布局配置將被加載。圖 16 中所示的用戶界面是請(qǐng)求的布局配置加載之前。在加載請(qǐng)求布局配置時(shí)，將在列表框中列出當(dāng)前的布局配置信息。 然后，用戶就能夠?qū)?dāng)前的布局配置更改為配置數(shù)據(jù)庫(kù)中找到的任何其他可用的布局配置。圖 17 所示。 當(dāng)用戶觸發(fā)按鈕在用戶界面的底部時(shí)，可以激活當(dāng)前的布局配置，其中包含的幾何參數(shù)的布局設(shè)計(jì)表。當(dāng)幾何參數(shù)的值發(fā)生更改時(shí)，型腔布局設(shè)計(jì)會(huì)將相應(yīng)的更新。圖 18 顯示了當(dāng)前的布局配置的布局設(shè)計(jì)表的激活。 5 個(gè)案研究 圖19所示為一個(gè)手機(jī)外殼的CAD模型，在下面的案例研究中使用。 在腔布局設(shè)計(jì)階段，原始的CA模型必須根據(jù)所使用的成型樹脂的收縮值來(lái)進(jìn)行縮放。然后將主插入件封裝成收縮的部分。整個(gè)組件被稱為主要的插入組件（XXX腔。sldasm），其中“XXX”項(xiàng)目名稱。圖20顯示了主要的插入組件。在主要的插入組件被創(chuàng)建后，型腔布局設(shè)計(jì)系統(tǒng)可用于制備模具的裝配型腔布局。 5.1 方案1：初始型腔布局設(shè)計(jì) ??在模具設(shè)計(jì)， 在模具中建立腔體的數(shù)量往往由客戶提出，因?yàn)樗麄冃枰谀＞咧衅胶鈱?duì)零件成本的投資。最初，客戶已要求一個(gè)兩腔模具被設(shè)計(jì)為手機(jī)專用的手機(jī)蓋。在創(chuàng)建主插入物組件的后，利用這兩腔的型腔布局設(shè)計(jì)系統(tǒng)，模具設(shè)計(jì)加載的布局結(jié)構(gòu)，是一種直線型。相應(yīng)的配置名稱是 L02 并在用戶界面中列出，如圖 21 所示。 5.2 方案2︰在型腔布局設(shè)計(jì)修改 模具設(shè)計(jì)師與客戶之間的技術(shù)討論會(huì)是常見(jiàn)的。在模具制造之前，對(duì)產(chǎn)品和模具的 3D CAD 文件盡快進(jìn)行更改。變化幾乎總是不可避免的，模具設(shè)計(jì)人員從來(lái)沒(méi)有給出任何延長(zhǎng)的交貨時(shí)間。 在這種情況下，在技術(shù)討論會(huì)議期間客戶改變了他們的想法，需要線性四型腔模具，而不是兩個(gè)型腔模具，以使手機(jī)蓋的生產(chǎn)速度可以提高。模具設(shè)計(jì)者可以使用型腔布局設(shè)計(jì)系統(tǒng)以修改現(xiàn)有的型腔布局設(shè)計(jì)為線性四腔模具的。從配置數(shù)據(jù)庫(kù)中列出了可用的布局配置，可以選擇所需的新布局配置。圖 22 所示。 5.3 方案3：腔間間隙 最后，在另一個(gè)技術(shù)討論會(huì)，模具設(shè)計(jì)者則必須在腔之間的縱向方向引進(jìn) 20 毫米的間隙，如圖 23 所示。 在型腔布局子組件級(jí)，模具設(shè)計(jì)者使用型腔布局系統(tǒng)激活當(dāng)前的布局配置的布局設(shè)計(jì)表。Y1 的值從 50 毫米改為 70 毫米，在腔之間縱向方向引進(jìn) 20 毫米的差距。圖 24 顯示布局設(shè)計(jì)表中Y1的值的變化。在加入間隙以后, 最終設(shè)計(jì)的結(jié)果如圖 25 所示。 6 結(jié)論 ??在本文中，提出了一個(gè)參數(shù)化控制的型腔布局設(shè)計(jì)系統(tǒng)的開發(fā)使用標(biāo)準(zhǔn)化模板的方法。由于該方法利用標(biāo)準(zhǔn)化的，如果他們的設(shè)計(jì)過(guò)程是可重復(fù)的或者它們具有通用于每個(gè)模具的設(shè)計(jì)特點(diǎn)，故它可以進(jìn)一步應(yīng)用到其它組件的模具組件的設(shè)計(jì)。 所開發(fā)的型腔布局系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)如下： 1、所開發(fā)的系統(tǒng)具有人性化的界面。 2、由于它使用的數(shù)據(jù)庫(kù)具有高度的靈活性，及模具制造行業(yè)有自己的標(biāo)準(zhǔn)，可以自定義數(shù)據(jù)庫(kù)以滿足他們的需求。 3、 由于預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)化模板在模具組件的設(shè)計(jì)的布局設(shè)計(jì)水平是可用的，所需的布局結(jié)構(gòu)可以非常迅速地加載到模具組件的設(shè)計(jì)，而不需要重新設(shè)計(jì)布局。 4、本系統(tǒng)使產(chǎn)品設(shè)計(jì)師和模具設(shè)計(jì)人員在模具制造前有更多有用的技術(shù)討論，在討論過(guò)程中，可以立即進(jìn)行布局。 5、該系統(tǒng)在模具設(shè)計(jì)過(guò)程中節(jié)省時(shí)間，因?yàn)樗芟嘤嗟墓ぷ鳌?因?yàn)槟＞咧圃煨袠I(yè)非常重要的模具制造的交貨時(shí)間減少了。 所開發(fā)的系統(tǒng)具有一定的局限性。雖然數(shù)據(jù)庫(kù)和布局設(shè)計(jì)表可定制，定制化將是更加復(fù)雜更加困難的非標(biāo)準(zhǔn)配置，因?yàn)檎_的幾何參數(shù)必須確定。目前我們正在應(yīng)用模具設(shè)計(jì)中其他組件的標(biāo)準(zhǔn)化模板。 摘 要 塑料注塑成型是廣泛用于制造各種零件。成型條件或工藝參數(shù)對(duì)塑料制品的質(zhì)量和生產(chǎn)率起著決定性的作用。這項(xiàng)工作回顧了國(guó)家的最先進(jìn)的注塑成型工藝參數(shù)優(yōu)化。 響應(yīng)面模型、 克立格模型、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 遺傳算法等特點(diǎn)、 優(yōu)點(diǎn)、 缺點(diǎn)和適用范圍的所有常見(jiàn)的優(yōu)化方法和混合方法得到解決。此外，對(duì)于注塑成型過(guò)程參數(shù)的基于仿真的優(yōu)化，包括直接優(yōu)化和元建模優(yōu)化兩個(gè)通用框架，提出的建議的范例。案例研究說(shuō)明，以證明實(shí)施的建議框架，并比較這些優(yōu)化方法。兩個(gè)案例研究都說(shuō)明證明建議框架的執(zhí)行，比較這些優(yōu)化方法。這項(xiàng)工作作為一項(xiàng)貢獻(xiàn)旨在促進(jìn)塑料注塑成型工藝參數(shù)的優(yōu)化。 關(guān)鍵詞：注塑成型;工藝參數(shù)優(yōu)化;優(yōu)化方法;基于仿真的優(yōu)化 1 簡(jiǎn)介 成型條件或工藝參數(shù)對(duì)塑料注塑成型起重要作用。成型零件的質(zhì)量包括強(qiáng)度、 翹曲變形和殘余應(yīng)力，在被處理的條件下影響較大。成型條件也影響到成型過(guò)程的工作效率、 循環(huán)時(shí)間，并在模制工藝的能量消耗。成型條件與材料、零件設(shè)計(jì)、模具等因素有著密切的關(guān)系，決定了塑料制品的質(zhì)量。成型條件包括以下重要參數(shù)[ 1 ]：熔體溫度，模具溫度，填充時(shí)間，保壓時(shí)間和保壓壓力。 一個(gè)給定的模制零件的質(zhì)量不僅取決于塑料材料的性能，也取決于工藝參數(shù)。優(yōu)化工藝參數(shù)減少周期時(shí)間，提高產(chǎn)品質(zhì)量。在實(shí)踐中，設(shè)置工藝參數(shù)主要是基于塑料工程師的經(jīng)驗(yàn)。此方法并不總是能確保適當(dāng)?shù)墓に噮?shù)的值。由于塑料具有復(fù)雜的熱粘彈性性質(zhì)，設(shè)置一個(gè)適當(dāng)?shù)某尚蜅l件，獲得所需的產(chǎn)品質(zhì)量是一個(gè)挑戰(zhàn)。其結(jié)果是，過(guò)程參數(shù)通常是從手工書籍中選擇，然后由試錯(cuò)法實(shí)驗(yàn)隨后進(jìn)行調(diào)整 。可以看出，試驗(yàn)和錯(cuò)誤的方法是昂貴和耗時(shí)的。 對(duì)于分析方法，已經(jīng)開發(fā)了一些數(shù)學(xué)方程，用于導(dǎo)出適當(dāng)?shù)淖⑺艹尚凸に噮?shù)[ 2 ]。然而，由于注射過(guò)程的復(fù)雜性和許多簡(jiǎn)化所涉及的分析方程，它們一般不符合可靠的解決方案。因此，許多研究人員已經(jīng)作出很大努力，尋找優(yōu)化成型工藝參數(shù)的方法。 雖然有相當(dāng)多的專注于注塑成型工藝參數(shù)優(yōu)化的出版物，其中一些聽(tīng)起來(lái)學(xué)術(shù)仍然很難應(yīng)用到實(shí)踐中。此外，有關(guān)的應(yīng)用程序的長(zhǎng)處和優(yōu)化的缺點(diǎn)，以及審查，沒(méi)有進(jìn)行比較評(píng)估。優(yōu)化方法的選擇主要取決于經(jīng)驗(yàn)和每一位作者的主觀選擇。因此，分析的特性和存在的優(yōu)化方法范圍是應(yīng)用的一項(xiàng)重大任務(wù)。此外，有必要找到適當(dāng)?shù)囊话憧蚣?，便利的注射成型工藝參?shù)優(yōu)化 。 2 理論背景及概況注塑成型工藝參數(shù)優(yōu)化 2.1 優(yōu)化技術(shù) 如果我們對(duì)數(shù)值優(yōu)化技術(shù)分類，這基于提高每次迭代后設(shè)計(jì)點(diǎn)的途徑，有三種優(yōu)化技術(shù)： 基于非梯度、 基于梯度和混合優(yōu)化技術(shù)。他們是簡(jiǎn)要描述如下 ︰ 非基于梯度的優(yōu)化技術(shù)不要求目標(biāo)函數(shù)f（x）中，必須是可微的，因?yàn)樗惴ú皇褂胒（x）的衍生物。非基于梯度的優(yōu)化技術(shù)的實(shí)例是自適應(yīng)模擬退火算法，胡克吉福斯的直接搜索和遺傳算法（GA）。這些優(yōu)化技術(shù)往往達(dá)到全局最優(yōu)，但需要功能評(píng)估的數(shù)量巨大。 遺傳算法是一種著名的非基于梯度的優(yōu)化技術(shù)。它是一種隨機(jī)搜索或模仿達(dá)爾文的生物進(jìn)化理論的優(yōu)化算法。 基于梯度的技術(shù)由通過(guò)在當(dāng)前點(diǎn)函數(shù)的梯度定義搜索方向。在實(shí)踐中，有很多各種各樣的基于梯度的優(yōu)化技術(shù)，如用廣義簡(jiǎn)約的梯度，共軛梯度法、可行方向法、 混合整數(shù)優(yōu)化序列線性規(guī)劃法、 序列二次規(guī)劃算法和戴維登— 弗萊徹-鮑威爾。基于梯度的技術(shù)，在一般情況下，給出一個(gè)快速收斂，但它們可能需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)變量數(shù)目的增加。基于梯度的技術(shù)也可以得到高非線性優(yōu)化問(wèn)題的局部極值的風(fēng)險(xiǎn)。 混合優(yōu)化技術(shù)，采用兩種非梯度和基于梯度的技術(shù)相結(jié)合，隨后以便采取單一的優(yōu)化技術(shù)的的優(yōu)點(diǎn)和減少缺點(diǎn)。提出所有這些優(yōu)化技術(shù)是超出了本文的范圍。 2.2 常用的優(yōu)化方法 在本文中使用的優(yōu)化方法術(shù)語(yǔ)是指明確的目標(biāo)函數(shù)是否被制訂?；诜抡鎯?yōu)化的目標(biāo)函數(shù)往往是隱式方程的形式。目標(biāo)函數(shù)的值是未知的直到得到仿真結(jié)果。但是也有兩種方法用于解決一些優(yōu)化問(wèn)題包括如圖1所示的直接優(yōu)化和基于元模型的優(yōu)化方法。這兩種優(yōu)化方法的詳細(xì)信息如下所述。 2.2.1直接優(yōu)化方法 直接數(shù)值優(yōu)化是明確的目標(biāo)函數(shù)并不需要的方法。既基于梯度的優(yōu)化技術(shù)和非基于梯度的優(yōu)化技術(shù)可以應(yīng)用來(lái)解決最優(yōu)化問(wèn)題。有時(shí)，直接優(yōu)化方法結(jié)合遺傳算法和其他優(yōu)化技術(shù)。眾所周知，遺傳算法往往達(dá)到一個(gè)全局極值，但這種方法需要大量的功能評(píng)價(jià)。相反，基于梯度的方法能夠有效的保證局部極值。如果將這兩種算法結(jié)合作為一個(gè)混合系統(tǒng)，它們可以增強(qiáng)優(yōu)勢(shì)，消除劣勢(shì)。 2.2.2基于元模型的優(yōu)化方法 基于元模型的優(yōu)化方法是一種目標(biāo)函數(shù)經(jīng)常近似成低階多項(xiàng)式的顯式形式與可接受的精度的方法。一旦該元模型數(shù)學(xué)上呈現(xiàn)誤差最小過(guò)程，優(yōu)化問(wèn)題很容易通過(guò)應(yīng)用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化技術(shù)解決。相比于直接優(yōu)化，基于元模型的優(yōu)化方法更為廣泛被采用。常見(jiàn)的元模型的響應(yīng)曲面法 (RSM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN)、徑向基函數(shù) (RBF)、克里格法和混合模式?；谟?jì)算機(jī)的工程設(shè)計(jì)和優(yōu)化的建模技術(shù)的審查可以在辛普森[3] 與王和山 [4] 等人的工作調(diào)查發(fā)現(xiàn) 。這種優(yōu)化方法有一些好處，例如容易連接到仿真程序，來(lái)呈現(xiàn)視圖的整個(gè)設(shè)計(jì)空間，以及計(jì)算效率所稱的 Papalambros[5]、Wang 和Shan [4],以及 Park 和 Dang [6]. 2.3 注塑成型工藝參數(shù)優(yōu)化研究 直接優(yōu)化法在注塑成型中不常使用。這種方法需要一個(gè)復(fù)雜的集成仿真工具和優(yōu)化代碼。有幾個(gè)作者已經(jīng)使用這種方法，Lam等。[ 7 ]提出了一種用于注塑成型條件優(yōu)化的遺傳算法/梯度混合方法。遺傳算法的優(yōu)化方法需要大量的功能評(píng)價(jià)或大量的模擬周期。并行計(jì)算可以減少一些計(jì)算機(jī)同時(shí)運(yùn)行的仿真時(shí)間。Wu等。采用了一種增強(qiáng)遺傳算法，稱為分布式多群體遺傳算法。他們的方法結(jié)合優(yōu)化算法和商業(yè) Moldflow 軟件基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系的約束處理技術(shù)--主從分布式體系結(jié)構(gòu) [8]。直接優(yōu)化方法，也可以僅基于梯度的優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行。這種方法有時(shí)收斂迅速時(shí)優(yōu)化問(wèn)題是低非線性。 基于元模型的優(yōu)化方法被廣泛應(yīng)用在注塑成型。最常見(jiàn)元建模技術(shù)，例如RSM，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF和克里格模型的應(yīng)用。基于元模型的優(yōu)化方法的應(yīng)用取決于特定情況下使用，是研究人員的首選。以下是在文獻(xiàn)中出現(xiàn)在塑料注塑成型的領(lǐng)域常見(jiàn)的優(yōu)化方法。 2.3.1RSM 模型 RSM 是經(jīng)常表示的輸入與輸出之間的關(guān)系的建模技術(shù)之一的二次多項(xiàng)式形式。雖然這是一種傳統(tǒng)方法，但由于其成熟和易用性，它廣泛被許多作者使用。這種方法的正交陣列通常用作實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) (DOE)。RSM 與遺傳算法優(yōu)化算法結(jié)合使用，以盡量減少翹曲變形、 縮痕或收縮 [9-13]。事實(shí)上，我們可以使用任何優(yōu)化技術(shù)來(lái)解決 RSM 模型表示的優(yōu)化問(wèn)題。然而，大部份的作者采用遺傳算法，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為遺傳算法是一種全局優(yōu)化。遺傳算法可以避免陷入局部極值。其他作者使用的 RSM 結(jié)合基于梯度的優(yōu)化技術(shù)或他們應(yīng)用 RSM 預(yù)測(cè)工藝參數(shù)對(duì)成型零件 [11，14-17] 的質(zhì)量影響。 2.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類大腦的功能的一些基本方面的一種新興方法，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)通過(guò)函數(shù)逼近預(yù)測(cè)的高非線性響應(yīng)的有力工具。有很多作者都用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)模型，展示了工藝參數(shù)和質(zhì)量指標(biāo)之間的關(guān)系。Kwak 等人 [18]、 Yarlagadda 和 Teck Khong [19] 和 Yarlagadda [20] 指出利用CAE 分析提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合。Kenig 等人 [21]、Mok 和 Kwong [22]、Chen 等人 [23]和 Altan [24]聲稱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量，這種方法是質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè) （收縮、重量或拉伸強(qiáng)度） 可用和有效工具。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是一種強(qiáng)大的模型預(yù)測(cè)工藝參數(shù)與注塑件的質(zhì)量之間的關(guān)系。工藝參數(shù)優(yōu)化可以基于此的近似關(guān)系來(lái)進(jìn)行。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是首選與遺傳算法優(yōu)化技術(shù)結(jié)合使用。Shen等[25]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的方法優(yōu)化注塑成型工藝參數(shù)。Chen等人[26,27]通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法軟計(jì)算的多輸入多輸出（MIMO）和多輸入單輸出（MISO）優(yōu)化注塑工藝參數(shù)。 Ozcelik和Erzurumlu [28]采用方差分析比較在注塑翹曲優(yōu)化。其他作者[29-34]也使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化注塑成型工藝參數(shù)，以提高注塑件的質(zhì)量。這些作者大多數(shù)的結(jié)論是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法混合策略是一種可靠的方法。然而，其中絕大多數(shù)是沒(méi)有提到選擇實(shí)驗(yàn)的方法和用于獲取人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的次數(shù)。在大多數(shù)的研究中輸入?yún)?shù)的數(shù)目從4變化到6不等，但實(shí)驗(yàn)變化的數(shù)量在一大范圍內(nèi)（從27 [28]到 252 [25]）。很顯然，如果實(shí)驗(yàn)次數(shù)過(guò)高時(shí)，模擬或物理實(shí)驗(yàn)成本是非常高的。 2.3.3克里格模型 克里格被認(rèn)為是一種確定性和高非線性合適的工藝參數(shù)的數(shù)量適中的元模型[3,35]。然而，因?yàn)樗膹?fù)雜性或與RSM比較在注塑領(lǐng)域的聲譽(yù)，這種方法對(duì)研究人員具有低的吸引力。很少有研究使用克里格方法。Gao 和 Wang[36,37]推出了基于克里格模型的注塑成型的有效的翹曲優(yōu)化方法。 2.3.4徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型 徑向基函數(shù)也是一種常見(jiàn)元模型，但與其他型號(hào)相比在工藝參數(shù)沒(méi)有被廣泛使用。 Li等人。應(yīng)用了徑向基函數(shù)來(lái)優(yōu)化注塑過(guò)程[38]的填料輪廓。他們使用基于梯度的優(yōu)化算法即序列二次規(guī)劃。拉丁超立方體采樣技術(shù)被用于DOE。該技術(shù)為設(shè)計(jì)者提供了一個(gè)自由選擇試驗(yàn)的次數(shù)。 雖然大量的工作致力于工藝參數(shù)優(yōu)化，仍有一些可以考慮問(wèn)題。許多方法的存在表明注塑成型工藝參數(shù)的優(yōu)化是相當(dāng)復(fù)雜和多樣化的。復(fù)雜的程度取決于優(yōu)化目標(biāo)，成型零件的幾何形狀，材料，和設(shè)計(jì)變量的數(shù)目。此外，優(yōu)化技術(shù)和優(yōu)化方法的選擇主要取決于研究者的經(jīng)驗(yàn)和主觀選擇。在文獻(xiàn)中，沒(méi)有任何用于優(yōu)化注塑工藝參數(shù)的準(zhǔn)則或推廣優(yōu)化方法。因此，對(duì)適用于注塑成型的基于仿真優(yōu)化的一般框架提出了為便于加快設(shè)計(jì)和優(yōu)化的過(guò)程。 3 擬議框架的成型參數(shù)優(yōu)化 3.1 利用直接數(shù)值優(yōu)化模型優(yōu)化注塑參數(shù)的方法 用直接數(shù)值優(yōu)化模型優(yōu)化成型參數(shù)框架，包括自動(dòng)化的模擬和直接基于仿真的優(yōu)化原理圖程序的框架。優(yōu)化過(guò)程基于直接數(shù)值優(yōu)化方法?；谔荻群头翘荻然诘膬?yōu)化技術(shù)可以用來(lái)找到最佳的解決方案。數(shù)值優(yōu)化是搜索過(guò)程的優(yōu)化，循環(huán)終止時(shí)達(dá)到收斂 （找到最佳解決辦法），或終止條件處于活動(dòng)狀態(tài)。CAE 仿真計(jì)算成本通常是昂貴的龐大而復(fù)雜的零件，因此共同的終止準(zhǔn)則是模擬的預(yù)定義的最大數(shù)目。 用直接數(shù)值優(yōu)化模型的基于仿真優(yōu)化的過(guò)程應(yīng)該是自動(dòng)加速優(yōu)化進(jìn)程。在圖 2 中，提出了應(yīng)用于直接的數(shù)值優(yōu)化方法的自動(dòng)化仿真框架。這個(gè)框架包括兩個(gè)組件 ︰ 優(yōu)化器和 CAE （計(jì)算機(jī)輔助工程） 組件。仿真得到的結(jié)果與 CAE 組件是直接發(fā)送到優(yōu)化程序。隨后，優(yōu)化器評(píng)估結(jié)果并修改基于選定的優(yōu)化技術(shù)每個(gè)迭代的輸入?yún)?shù) （設(shè)計(jì)變量）。如果使用基于梯度的優(yōu)化技術(shù)，有限差分法被應(yīng)用來(lái)確定的梯度和搜索的方向。如果選擇了基于非梯度的優(yōu)化技術(shù)，例如遺傳算法，設(shè)計(jì)變量根據(jù)此優(yōu)化技術(shù)的策略被修改。這一框架中的所有任務(wù)都是完全自動(dòng)化，無(wú)需用戶（即設(shè)計(jì)師）介入優(yōu)化過(guò)程中的任何階段。 若要生成的擬議的框架，就必須有兩個(gè)工具 ︰ 塑料注塑成型模擬工具 （CAE 軟件） 和編程的工具 （或集成軟件），兩個(gè)工具用來(lái)連接，解決優(yōu)化問(wèn)題。實(shí)施軟件的選擇取決于可用的工具和設(shè)計(jì)師的個(gè)人選擇。他們可以使用任何標(biāo)準(zhǔn)的編程語(yǔ)言，例如 Visual Basic，Visual C、 MATLAB 或過(guò)程集成與設(shè)計(jì)優(yōu)化工具，如 iSight 和 PIAnO 等優(yōu)化程序和CAE組件連接，控制一體化循環(huán)，并解決優(yōu)化問(wèn)題。 如何優(yōu)化器組件中所提議的框架的工作也很重要。優(yōu)化注塑工藝參數(shù)直接基于仿真優(yōu)化結(jié)合的示意圖過(guò)程，如圖 3 所述。首先，確定目標(biāo)函數(shù)如翹曲變形、收縮或殘余應(yīng)力。其次，設(shè)計(jì)師標(biāo)識(shí)的設(shè)計(jì)變量，如熔體溫度 (Ti)，模具溫度 (Tm)，填充時(shí)間 (ti)、 保壓時(shí)間 (tp) 和保壓壓力 (Pp) 和約束。約束通常是設(shè)計(jì)變量和相關(guān)規(guī)格 注塑機(jī)的某些邊界條件的范圍。第三，進(jìn)行模擬，為了獲得目標(biāo)函數(shù)值。評(píng)價(jià)仿真結(jié)果、 修改設(shè)計(jì)變量，在圖 3 中，運(yùn)行模擬循環(huán)終止時(shí)符合終止準(zhǔn)則或優(yōu)化過(guò)程的收斂。最后，優(yōu)化搜索后得到最優(yōu)解。 “最優(yōu)解”的質(zhì)量取決于一些因素，其中數(shù)值搜索的初始起點(diǎn)是很重要的。有時(shí)迭代的數(shù)目取決于任意一個(gè)初始起點(diǎn)。然而，沒(méi)有人知道當(dāng)他開始搜索過(guò)程什么是最好的初始點(diǎn)。另一個(gè)問(wèn)題是，達(dá)到局部最優(yōu)時(shí)，采用的基于梯度的優(yōu)化技術(shù)可以達(dá)到全局最優(yōu)解。當(dāng)輸出的響應(yīng)行為是高非線性，優(yōu)化過(guò)程可能會(huì)陷入局部最優(yōu)。此外，如果設(shè)計(jì)變量數(shù)目的增加，直接優(yōu)化方法需要大量的迭代和仿真的總成本可能很高。假設(shè)流動(dòng)和翹曲變形仿真花一個(gè)小時(shí)，經(jīng)過(guò) 240 次迭代終止后，它需要 10 天完成優(yōu)化過(guò)程。這些問(wèn)題是直接基于仿真優(yōu)化方法的缺點(diǎn)。 使用直接數(shù)值優(yōu)化模型優(yōu)化成型工藝參數(shù)優(yōu)化方法適用于具有低成本的仿真問(wèn)題。高性能計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以促進(jìn)這種優(yōu)化方法的應(yīng)用。此外，混合優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合非基于梯度和基于梯度的算法可以保證有中等數(shù)量的模擬高非線性問(wèn)題的全局最優(yōu)解。 3.2 使用元模型優(yōu)化成型參數(shù)的優(yōu)化方法 使用基于元模型的優(yōu)化注塑參數(shù)的優(yōu)化框架由兩個(gè)組件組成 ︰ CAE 組件和集成控制器，如圖 4 所示。CAE 組件負(fù)責(zé)模擬和計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的值。集成控制器讀取從 CAE 模擬獲得的結(jié)果，并將它們存儲(chǔ)在輸出文件中， 控制模擬的次數(shù)和組織的每個(gè)運(yùn)行的基于選定的DOE 技術(shù)的工藝參數(shù)組合。模擬的數(shù)量是由某些DOE戰(zhàn)略預(yù)先決定的?？蚣苤械乃腥蝿?wù)都應(yīng)自動(dòng)使用應(yīng)用程序編程接口 (API) 語(yǔ)言。最后仿真完畢后，建立一個(gè)明確的方程形式的元模型，和我們可以優(yōu)化基于元模型的工藝參數(shù)。 在圖 5 中介紹了基于仿真的建模技術(shù)結(jié)合示意圖過(guò)程，元模型類型的選擇應(yīng)該是精心設(shè)計(jì)。最受歡迎的元模型是 RSM、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 RBF 和克立格法的模型。二階 RSM 適用于低或中度的非線性響應(yīng)。與其他型號(hào)相比它需要較少數(shù)量的模擬。徑向基函數(shù)、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和克里格模型有別于 RSM 和 RBF，因?yàn)樗鼈儾宓臉颖緮?shù)據(jù)點(diǎn)，且它們響應(yīng)面法是不像那些 RSM 一樣平整。徑向基函數(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、克里格模型適合高的非線性問(wèn)題，但是它們需要一套適當(dāng)?shù)膶?shí)驗(yàn)或模擬所得的樣本數(shù)據(jù)。 選擇元模型類型后，DOE或空間采樣技術(shù)是使用基于元模型的優(yōu)化方法時(shí)的重要一步。常見(jiàn)的DOE或空間采樣技術(shù)包括全因子，D-優(yōu)化設(shè)計(jì)，中心組合設(shè)計(jì)，正交陣列，拉丁超立方，以及最佳拉丁超立方。選擇正確的采樣技術(shù)可以從 Wang和Shan [4]的工作中參考。運(yùn)行后根據(jù)DOE戰(zhàn)略模擬的預(yù)定數(shù)量后，執(zhí)行近似過(guò)程，然后構(gòu)建該元模型。精度或元模型的擬合優(yōu)度往往是由四個(gè)錯(cuò)誤的措施進(jìn)行評(píng)估：平均絕對(duì)誤差，最大誤差，均方根誤差，和R平方。如果該元模型是足夠的接著執(zhí)行基于該模型的優(yōu)化過(guò)程。否則，它有必要改善或改變的元模型的類型。任何優(yōu)化技術(shù)（基于梯度的優(yōu)化技術(shù)或者非基于梯度的優(yōu)化技術(shù)）可被用于解決優(yōu)化問(wèn)題。由于目標(biāo)和約束函數(shù)是明確方程的形式，優(yōu)化了計(jì)算成本，則忽略了總模擬成本。 因?yàn)樵＜夹g(shù)是一種近似的技術(shù)，回歸模型之間的預(yù)測(cè)值有誤差，并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)獲得了在“最優(yōu)點(diǎn)”的真值。因此，需要評(píng)估最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn) 。這是基于直接仿真的優(yōu)化方法和基于元模型優(yōu)化方法之間的顯著差異。如果在最優(yōu)點(diǎn)之間的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的誤差是可以接受的，優(yōu)化過(guò)程可以成功完成?；谠Ｐ蛢?yōu)化方法的優(yōu)點(diǎn)是設(shè)計(jì)者可以主動(dòng)選擇試驗(yàn)或模擬數(shù)字。對(duì)于復(fù)雜的大型零部件與存在許多元素的成型工藝參數(shù)時(shí)，這個(gè)優(yōu)點(diǎn)是非常重要的。 比較提出的兩種優(yōu)化方法的模擬成本、迭代次數(shù)或響應(yīng)非線性、仿真時(shí)間、成型零件幾何形狀、優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確性，總結(jié)在表 1 中，作為選擇適當(dāng)優(yōu)化框架的指導(dǎo)方針。 4 案例研究 若要表明建議的優(yōu)化框架的可行性，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)應(yīng)用實(shí)例。本部分還探討了一些優(yōu)化方法的特點(diǎn)。 4.1 案例研究1︰高度非線性響應(yīng)問(wèn)題 成型的零件如圖 6 所示的托盤是由聚丙烯材料制成。我們使用Moldflow 軟件模擬流動(dòng)和翹曲變形 。成型的零件是由 CAD 軟件建模，導(dǎo)入到 Moldflow 環(huán)境，并與三角形單元網(wǎng)絡(luò)劃分。API 程序進(jìn)行編碼以便自動(dòng)執(zhí)行仿真任務(wù)。優(yōu)化控制器和流動(dòng)模擬之間的集成是使用 iSight 軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 問(wèn)題在于找到包括模具溫度 (Tm) ，熔體溫度 (Ti)，注射時(shí)間 (ti)，保壓壓力 (Pp)、 及保壓時(shí)間 (tp) 的的五個(gè)重要工藝參數(shù)的最佳值。這些參數(shù)的值范圍是從由塑料制造商規(guī)定的推薦范圍確定的(表 2) 。 一個(gè)局部最優(yōu)。 該優(yōu)化問(wèn)題如下所述： 翹曲： 符合以下條件： 前面提到的兩個(gè)優(yōu)化方法，包括基于梯度的，非梯度的，和采用混合優(yōu)化技術(shù)。第一種方法采用間接的或基于元模型的優(yōu)化方法包括RSM，RBF，和 ANN。第二種方法適用于直接優(yōu)化方法，包括遺傳算法，基于梯度的優(yōu)化技術(shù)，遺傳算法和基于梯度的優(yōu)化技術(shù)的混合。 基于梯度的優(yōu)化，首先，RSM 元模型由 L36 正交陣列用的 36個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)值。RSM 模型很好的預(yù)測(cè)適應(yīng)圖中顯示的的冷卻時(shí)間 （= 1.0）;然而，翹曲變形響應(yīng)太低 (= 0.62，見(jiàn)圖 7)。R 2 的翹曲變形的響應(yīng)低值是由低剛度引起的翹曲變形高度非線性行為和成型零件拐角效應(yīng)引起的。因此，對(duì)于本例元模型RSM方法是不足的。 RBF隨后被用來(lái)代替RSM模型。RBF 的R的平方值高于 RSM (0.72 相比于 0.62，圖 7 和圖 8) 因?yàn)?RBF 模型可以更好地適合非線性。在此示例中還應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的質(zhì)量取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。在這個(gè)案例中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是由拉丁超立方技術(shù)進(jìn)行采樣的 60 個(gè)設(shè)計(jì)要點(diǎn)。標(biāo)記（1）和（2）在 表 2 中顯示了RBF和ANN方法的優(yōu)化結(jié)果。 基于直接仿真優(yōu)化方法進(jìn)行基于非梯度遺傳算法，基于梯度混合優(yōu)化技術(shù)。基于非梯度的 GA 方法給出了比較顯著的結(jié)果，一般情況下，因?yàn)樗o出了考慮輸出的低值 (2.93 毫米的翹曲變形和 11.7 s 的冷卻時(shí)間)。使用直接遺傳算法優(yōu)化方法的優(yōu)化過(guò)程的歷程如圖 9 所示。然而，由于每個(gè)模擬的計(jì)算成本和預(yù)算的時(shí)間，因此在本案例研究中模擬次數(shù)預(yù)定值被局限在200次運(yùn)行。因此，真正最優(yōu)點(diǎn)并不總能保證。有證據(jù)表明，遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)的值是2.93，同時(shí)應(yīng)用梯度的優(yōu)化方法時(shí)，此值仍在繼續(xù)提高（2.93相比2.72，表2）。尋找到基于梯度的優(yōu)化方法的最優(yōu)點(diǎn)的起始點(diǎn)是通過(guò)遺傳算法獲得的最優(yōu)點(diǎn)。 當(dāng)我們采用的直接基于梯度的優(yōu)化方法，使用序列二次規(guī)劃，收斂速度非?？欤唤?jīng)過(guò)50次迭代。然而，最優(yōu)的結(jié)果是比其他方法差。證據(jù)是翹曲值為3.54毫米。使用直接基于梯度的優(yōu)化方法的優(yōu)化過(guò)程的歷程如圖10所示。嘗試其他的起始點(diǎn)可能會(huì)提高最終的優(yōu)化結(jié)果，但模擬成本將增加。 該優(yōu)化方法的有效性取決于模擬次數(shù)和最優(yōu)點(diǎn)保真度的。表 3 比較了模擬優(yōu)化方法已經(jīng)使用的次數(shù)。直接的遺傳優(yōu)化方法與其他方法相比需要大量的仿真結(jié)果。粗糙的遺傳算法和基于梯度的精確搜索組合擁有中等數(shù)量的模擬給出了最好的最優(yōu)解?；谔荻鹊姆椒ㄐ枰螖?shù)較少，但他們?nèi)菀紫萑刖植繕O小值。RBF和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元模型的優(yōu)化方法減少模擬的數(shù)量;然而，在優(yōu)化點(diǎn)誤差高。我們發(fā)現(xiàn)，使用粗糙的遺傳算法搜索之后，一種基于梯度的優(yōu)化技術(shù)是個(gè)不錯(cuò)的選擇，以確保預(yù)期的最佳點(diǎn)的高非線性響應(yīng)問(wèn)題。 4.2 案例2：低非線性響應(yīng)問(wèn)題 本案例研究調(diào)查所提出的優(yōu)化方法，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)的行為是低非線性時(shí)，多目標(biāo)優(yōu)化被認(rèn)為是代替單一目標(biāo)優(yōu)化。翹曲，冷卻時(shí)間，和殘余應(yīng)力同時(shí)達(dá)到最小。 成型零件如圖11所示是厚度為2.5毫米的深盤。由于成型零件的幾何，翹曲變形的響應(yīng)是一個(gè)低非線性函數(shù)。成型材料是聚丙烯，和模具材料是P20鋼。注塑機(jī)是注塑成型軟件數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇一個(gè)默認(rèn)的機(jī)器。五個(gè)設(shè)計(jì)變量和它們的范圍如表4所示。 該優(yōu)化問(wèn)題如下所述： 翹曲： 符合以下條件： 為了解決上述的優(yōu)化問(wèn)題，應(yīng)用了基于元模型的優(yōu)化方法。進(jìn)行基于 L81 正交DOE 試驗(yàn)法八十一個(gè)實(shí)驗(yàn)。兩個(gè) RSM 和 RBF的元模型用于近似的輸入和輸出之間的關(guān)系。圖 12 所示適應(yīng)性響應(yīng)，包括冷卻時(shí)間和翹曲變形的R平方值接近于 1。RSM 和 RBF 元模型的保真度是足夠的，因此這些數(shù)學(xué)模型較好地捕捉響應(yīng)行為。 序列二次規(guī)劃（SQP）算法應(yīng)用于已經(jīng)建模后的近似目標(biāo)函數(shù)，解決了多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)的歷程如圖13中所述，優(yōu)化結(jié)果如表5所示。工藝參數(shù)的最優(yōu)值趨向于其變量，當(dāng)模具溫度和熔體溫度達(dá)到最小值時(shí)，冷卻時(shí)間最少。翹曲減少保壓時(shí)間增加時(shí)。表5顯示了在其最佳設(shè)計(jì)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值和兩個(gè)RSM的和RBF元模型之間實(shí)際值的相對(duì)誤差。驗(yàn)證結(jié)果表明，相對(duì)誤差是非常小的。因此，這些模型的保真度高，以及優(yōu)化結(jié)果是可靠的。 可以看到，我們通過(guò)元模型與 81 個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)值可以捕捉翹曲變形、冷卻時(shí)間和工藝參數(shù)的關(guān)系。相比于直接遺傳算法或直接混合優(yōu)化方法，計(jì)算成本或模擬次數(shù)減少。因?yàn)樗枰?155 個(gè)SQP 算法收斂解決案例 2 中研究的多目標(biāo)優(yōu)化的運(yùn)行，所以模擬次數(shù)肯定低于直接基于梯度的優(yōu)化方法。這個(gè)案例研究中，可以作一些評(píng)論。當(dāng)工藝參數(shù)與響應(yīng)之間的關(guān)系是低非線性的，使用 RSM 和 RBF 模型是優(yōu)化的有效途徑。RSM 和徑向基函數(shù)給出了相同的優(yōu)化結(jié)果。這斷言應(yīng)用于低非線性優(yōu)化問(wèn)題的元模型的保真度。因此，在這種情況下直接優(yōu)化和其他長(zhǎng)期優(yōu)化的方法沒(méi)有調(diào)查研究。 5 結(jié)論 本文回顧了國(guó)家的最先進(jìn)的注塑成型工藝參數(shù)優(yōu)化。存在的成型參數(shù)優(yōu)化的方法和技術(shù)表明沒(méi)有完善的方法來(lái)解決所有的優(yōu)化問(wèn)題。然而，可以推廣可用的框架和適當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)方針，促進(jìn)注塑設(shè)計(jì)的優(yōu)化過(guò)程。我們介紹了兩種可靠的一般優(yōu)化的框架，包括直接的數(shù)值優(yōu)化和基于元模型優(yōu)化的成型工藝參數(shù)優(yōu)化。建議的框架是系統(tǒng)的、一般的，但非常靈活。優(yōu)化方法、元模型、優(yōu)化技術(shù)的選擇取決于成型零件、經(jīng)驗(yàn)、習(xí)慣和設(shè)計(jì)師可用的工具。 在這項(xiàng)工作中所提出的優(yōu)化方法可以被認(rèn)為是用于在注射模制應(yīng)用到基于仿真的優(yōu)化所有優(yōu)化方法的范例。即加速優(yōu)化過(guò)程，無(wú)縫的集成框架的CAE仿真工具注塑和優(yōu)化進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹。自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化的過(guò)程。其結(jié)果是，使用那些在足夠的優(yōu)化方法結(jié)合的綜合工具加快成型設(shè)計(jì)過(guò)程，并保證成型零件的質(zhì)量。 通過(guò)對(duì)優(yōu)化方法的優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用范圍以及典型案例研究所取得的成果進(jìn)行分析，得出了直接遺傳優(yōu)化方法是低成本或簡(jiǎn)單成型的問(wèn)題的最佳選擇。針對(duì)低非線性問(wèn)題，提出了一種基于梯度的優(yōu)化方法?；趦?yōu)化模型適合于各種低非線性行為問(wèn)題，無(wú)論是單或多目標(biāo)優(yōu)化。在復(fù)雜的成型零件具有較高的非線性響應(yīng)的情況下，增加實(shí)驗(yàn)數(shù)量和使用適合的元模型可以很好的解決。基于混合遺傳算法和梯度算法的直接優(yōu)化算法是另一種選擇。 雖然對(duì)注射成型參數(shù)優(yōu)化的研究進(jìn)行了許多努力，這項(xiàng)工作主要集中于基于仿真的優(yōu)化。然而，由于仿真技術(shù)的局限性以及它們的簡(jiǎn)化和逼近誤差，仿真和物理實(shí)驗(yàn)有一個(gè)差距。因此，基于仿真的優(yōu)化結(jié)果可以作為一個(gè)參考數(shù)據(jù)，和它應(yīng)該驗(yàn)證在實(shí)際注塑成型。此外，一些新的優(yōu)化技術(shù)將應(yīng)用和驗(yàn)證提出的優(yōu)化框架的結(jié)合。更多案例研究復(fù)雜的成型零件和對(duì)注塑成型工藝參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行調(diào)查，以獲得更具體的準(zhǔn)則。 6 致謝 這項(xiàng)工作是由蔚山大學(xué)（2011）和芽莊大學(xué)（2012）支持。