帶金屬嵌件的圓珠筆管注塑模模具設(shè)計（全套含CAD圖紙）

帶金屬嵌件的圓珠筆管注塑模模具設(shè)計（全套含CAD圖紙）,金屬,圓珠筆,注塑,模具設(shè)計,全套,cad,圖紙 基于Kriging模型的注射成型中的有效翹曲變形優(yōu)化方法摘要 在本文中，提出了一種使用Kriging模型的有效優(yōu)化方法，以最大限度地減少注塑成型中的翹曲變形。翹曲變形是過程條件的非線性隱式函數(shù)，通常由有限元（FE）方程的解決方案來評估，這是一項復(fù)雜的任務(wù)，通常涉及巨大的計算量?？死锝鹉Ｐ涂梢栽诼N曲和過程條件之間建立一個近似的函數(shù)關(guān)系，在優(yōu)化中代替了昂貴的FE再分析翹曲。另外，Kriging模型的一個“空間歸檔”采樣策略被稱為矩形網(wǎng)格。 Moldflow公司的Plastics Insight軟件用于分析注塑件的翹曲變形。作為示例，研究了將模具溫度，熔融溫度，注射時間和包裝壓力視為設(shè)計變量的蜂窩電話機蓋的翹曲。結(jié)果表明，提出的優(yōu)化方法可以有效降低手機外殼的翹曲，注塑時間對所選范圍內(nèi)熱變形的影響最為顯著。關(guān)鍵詞 注塑成型。 Krigingmodel.Rectangulargrid。 修改矩形網(wǎng)格1引言翹曲是影響產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素。特別是隨著通信電子產(chǎn)品向輕，薄，短，小的設(shè)計理念的發(fā)展，減少翹曲，提高薄殼部件的質(zhì)量越來越重要。翹曲的原因歸因于零件的不均勻收縮。我們可以通過改變零件的幾何形狀、修改模具的結(jié)構(gòu)或調(diào)整工藝條件來減少翹曲。事實上，優(yōu)化工藝條件是最可行和最合理的方法。不同的工藝條件將導(dǎo)致不同的不均勻性。已經(jīng)報道的有關(guān)優(yōu)化翹曲的有效因素的一些研究1-5。根據(jù)他們的結(jié)論，包裝壓力，模具溫度和注射時間（或注射速度）對注塑件的翹曲有重要的影響。塑料注射成型中的一個重要問題是在制造前預(yù)測和優(yōu)化翹曲。有一些出版物用于翹曲優(yōu)化。Lee和Kim提出了關(guān)于翹曲變形優(yōu)化的早期文獻6。他們使用改進的復(fù)合方法優(yōu)化了壁厚和工藝條件，以減少翹曲并獲得超過70的翹曲變形減少。隨后7，他們通過兩步搜索方法優(yōu)化，以提高產(chǎn)品質(zhì)量，包括翹曲，焊縫和打擊強度。Sahu等人 8使用改進的復(fù)雜方法，Taguchi方法和遺傳算法優(yōu)化了工藝條件，并且其結(jié)果表明，復(fù)雜的方法獲得了減少翹曲的最佳結(jié)果。復(fù)雜的方法可以有效地減少翹曲，但由于執(zhí)行過多的重新分析，因此需要大量的功能評估，因此耗時費財。使用Taguchi方法1-5減少翹曲易于執(zhí)行，可以分析有效因素，但獲得的“最佳工藝條件”在設(shè)計空間上不是最好的; 它只是因子水平的最佳組合。最近，響應(yīng)面法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)出現(xiàn)在翹曲優(yōu)化任務(wù)中。Shen et al。 9結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳算法來優(yōu)化過程條件，以減少最大和最小體積收縮之間的差異。Ozcelik，Erzurumlu和Kurtaran優(yōu)化的尺寸參數(shù)10和工藝條件11-13，通過將遺傳算法與響應(yīng)面法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合來減少薄殼塑料件的翹曲。從結(jié)果來看，響應(yīng)面方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都可以被認(rèn)為是降低翹曲變形優(yōu)化中高計算成本的好方法，遺傳算法可以有效地找到全局最優(yōu)設(shè)計。在這項研究中，包裝壓力，熔體溫度，模具溫度和注射時間被認(rèn)為是優(yōu)化翹曲的有效因素。應(yīng)用Kriging模型14,15組合改進的矩形網(wǎng)格方法來構(gòu)建翹曲和過程參數(shù)的近似關(guān)系，優(yōu)化迭代基于降低高計算成本的近似關(guān)系。除了近似關(guān)系外，克里格模型還可以提供一些分析重要因素的信息。2抽樣策略提出了改進的矩形網(wǎng)格（MRG）方法來提供用于構(gòu)建克里格模型的采樣點。我們將m個設(shè)計變量的范圍定義為ljxjuj,j=1,m; 以及第j維度的級數(shù)為qj（即采樣點數(shù)為j=1mqj）。然后按照以下方式執(zhí)行該方法:1. 收縮變量范圍：2. 在收縮空間內(nèi)進行RG抽樣。 樣本點的分布由不同維度的所有不同數(shù)據(jù)組合定義：3. 對每個采樣點的每個維度添加一個隨機運動; 隨機運動是：其中nj0,1來自均勻分布。與RG 14相比，MRG可以將邊界上的一些點移動到內(nèi)部設(shè)計區(qū)域，為Kriging模型提供更多有用的信息，并且可以確保點數(shù)具有較少的重疊坐標(biāo)值。此外，可以避免采樣點彼此靠近的情況，這可能是使用LHS 16發(fā)生的，因為兩個任意點之間的距離必須滿足：注塑成型。 Krigingmodel.Rectangulargrid。 修改矩形網(wǎng)格翹曲是影響產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素。特別是隨著通信電子產(chǎn)品向輕，薄，短，小的設(shè)計理念的發(fā)展，減少翹曲，提高薄殼部件的質(zhì)量越來越重要。翹曲的原因歸因于零件的不均勻收縮。我們可以通過改變零件的幾何形狀、修改模具的結(jié)構(gòu)或調(diào)整工藝條件來減少翹曲。事實上，優(yōu)化工藝條件是最可行和最合理的方法。不同的工藝條件將導(dǎo)致不同的不均勻性。已經(jīng)報道的有關(guān)優(yōu)化翹曲的有效因素的一些研究1-5。根據(jù)他們的結(jié)論，包裝壓力，模具溫度和注射時間（或注射速度）對注塑件的翹曲有重要的影響。塑料注射成型中的一個重要問題是在制造前預(yù)測和優(yōu)化翹曲。有一些出版物用于翹曲優(yōu)化。Lee和Kim提出了關(guān)于翹曲變形優(yōu)化的早期文獻6。他們使用改進的復(fù)合方法優(yōu)化了壁厚和工藝條件，以減少翹曲并獲得超過70的翹曲變形減少。隨后7，他們通過兩步搜索方法優(yōu)化，以提高產(chǎn)品質(zhì)量，包括翹曲，焊縫和打擊強度。Sahu等人 8使用改進的復(fù)雜方法，Taguchi方法和遺傳算法優(yōu)化了工藝條件，并且其結(jié)果表明，復(fù)雜的方法獲得了減少翹曲的最佳結(jié)果。復(fù)雜的方法可以有效地減少翹曲，但由于執(zhí)行過多的重新分析，因此需要大量的功能評估，因此耗時費財。使用Taguchi方法1-5減少翹曲易于執(zhí)行，可以分析有效因素，但獲得的“最佳工藝條件”在設(shè)計空間上不是最好的; 它只是因子水平的最佳組合。最近，響應(yīng)面法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)出現(xiàn)在翹曲優(yōu)化任務(wù)中。Shen et al。 9結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳算法來優(yōu)化過程條件，以減少最大和最小體積收縮之間的差異。Ozcelik，Erzurumlu和Kurtaran優(yōu)化的尺寸參數(shù)10和工藝條件11-13，通過將遺傳算法與響應(yīng)面法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合來減少薄殼塑料件的翹曲。從結(jié)果來看，響應(yīng)面方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都可以被認(rèn)為是降低翹曲變形優(yōu)化中高計算成本的好方法，遺傳算法可以有效地找到全局最優(yōu)設(shè)計。在這項研究中，包裝壓力，熔體溫度，模具溫度和注射時間被認(rèn)為是優(yōu)化翹曲的有效因素。應(yīng)用Kriging模型14,15組合改進的矩形網(wǎng)格方法來構(gòu)建翹曲和過程參數(shù)的近似關(guān)系，優(yōu)化迭代基于降低高計算成本的近似關(guān)系。除了近似關(guān)系外，克里格模型還可以提供一些分析重要因素的信息。提出了改進的矩形網(wǎng)格（MRG）方法來提供用于構(gòu)建克里格模型的采樣點。我們將m個設(shè)計變量的范圍定義為ljxjuj,j=1,m; 以及第j維度的級數(shù)為qj（即采樣點數(shù)為j=1mqj）。然后按照以下方式執(zhí)行該方法:1. 收縮變量范圍：2. 在收縮空間內(nèi)進行RG抽樣。 樣本點的分布由不同維度的所有不同數(shù)據(jù)組合定義：3. 對每個采樣點的每個維度添加一個隨機運動; 隨機運動是：其中nj0,1來自均勻分布。與RG 14相比，MRG可以將邊界上的一些點移動到內(nèi)部設(shè)計區(qū)域，為Kriging模型提供更多有用的信息，并且可以確保點數(shù)具有較少的重疊坐標(biāo)值。此外，可以避免采樣點彼此靠近的情況，這可能是使用LHS 16發(fā)生的，因為兩個任意點之間的距離必須滿足：圖1顯示，MRG方法優(yōu)于RG和LHS。3克里金模型克里金模型被描述為“將功能建模為隨機過程的實現(xiàn)”的方式，因此被稱為“隨機過程模型”。事實上，Kriging模型是內(nèi)插技術(shù)，Kriging預(yù)測器是一種預(yù)測器，其可以將預(yù)期的平方預(yù)測誤差降至最低，這取決于：（i）是無偏的，（ii）是觀察到的響應(yīng)值的線性函數(shù)。3.1 Model克里金模型可以寫成：其中Xj=x1j,x2j,xmj是具有m個變量的第i個樣本點，y(Xi)是擬合到第n個樣本點的近似函數(shù)，fh(Xi)是Xi的線性或非線性函數(shù)，h是要估計的回歸系數(shù)，z(Xi)是隨機的 函數(shù)具有平均零和方差2。隨機函數(shù)之間的空間相關(guān)函數(shù)由下式給出：可以通過使樣本的可能性最大化來估計參數(shù)h，2和l。 似然函數(shù)是：在實踐中，可以通過最大化似然函數(shù)的對數(shù)來獲得，忽略常數(shù)：讓這個表達式相對于2和的導(dǎo)數(shù)等于零; 那么我們可以得到：將方程 9和10代入等式 8，我們可以得到所謂的“集中對數(shù)似然”函數(shù)：它僅依賴于R，因此取決于相關(guān)參數(shù)lS。 通過最大化我們可以獲得的功能：然后，估計值和2可以從等式 9和等式10得到。3.2預(yù)測因子函數(shù)值y(X*)可以將新點X*近似地估計為樣本Y的響應(yīng)值的線性組合：錯誤是:將等式 1代入等式 14給出：其中Z=z1,z2,.zn和F=f1,f2,fn為使X*的預(yù)測值無偏，此時的平均誤差應(yīng)為零，即：然后我們得到：預(yù)測值的均方誤差（MSE）在等式 15中給出：即是：最小化（X*）與公式 17，我們可以得到：導(dǎo)出：得到：因此，我們可以預(yù)測函數(shù)值y(X*) 通過使用方程式21來計算每個新點X*。辛普森等人 17建議克里格模型的最佳選擇是在中等數(shù)量變量（小于50）中的確定性和高度非線性。很多研究人員在設(shè)計復(fù)雜工程時已早期應(yīng)用18-20。最近，黃等人 21已經(jīng)使用Kriging模型來最大限度地減少金屬成形工藝設(shè)計中的模具磨損。此外，Hawe和Sykulski 22已經(jīng)展示了Kriging模型在電磁裝置優(yōu)化中的應(yīng)用。4基于Kriging模型的翹曲優(yōu)化4.1優(yōu)化模型和優(yōu)化過程翹曲變形最小設(shè)計問題可以說如下：找到 最小化翹曲（x1,x2,xm）受制于xjxjxj j=1,2,m其中x1,x2,xm是表示過程條件的變量，熱變形（x1,x2,xm）是量化的熱變形值，將由基于優(yōu)化中的克里格模型的近似函數(shù)代替迭代，并且xj和xj是第j個設(shè)計變量的上限和下限?；诳死锔衲Ｐ偷膬?yōu)化算法描述如下：1. 使用MRG方法獲取一組具有n個點（每個點對應(yīng)于一組過程條件）的樣本，并運行Moldflow程序以獲取采樣點的翹曲值。然后，選擇與最小翹曲值對應(yīng)的一組工藝條件作為初始設(shè)計。2. 基于獲得的試樣，使用Kriging模型建立翹曲與工藝參數(shù)之間的近似關(guān)系。3. 最小化熱變化值以通過Kriging近似函數(shù)獲得修改后的設(shè)計。 然后，通過Moldflow程序計算相應(yīng)的熱變化值。4. 檢查收斂：如果滿足下一節(jié)的收斂標(biāo)準(zhǔn)，則停止; 否則，將修改后的設(shè)計添加到樣本集中，然后轉(zhuǎn)到步驟2。注意，如果修改后的設(shè)計比以前的初始設(shè)計更好，則初始設(shè)計將被更新。4.2收斂標(biāo)準(zhǔn)收斂標(biāo)準(zhǔn)用于同時滿足優(yōu)化和克里格近似的精度，即：其中k是優(yōu)化迭代指數(shù)，yk是Kriging模型的近似翹曲值。5手機蓋翹曲優(yōu)化作為示例，調(diào)查了蜂窩電話機蓋。 其長度，寬度，高度和厚度分別為130mm，55mm，11mm和1mm。蓋子由3,780個三角形元素離散化，如圖2所示。它由PC / ABS制成，其材料性質(zhì)如表1所示。 設(shè)計變量是模具溫度（A），熔體溫度（B），注射時間（C）和包裝壓力（D）。翹曲通過平面外位移來量化，該位移是Moldflow中默認(rèn)平面的最大向上變形和最大向下變形的總和。四個變量的范圍在表2中給出。我們希望在大型可行的成型窗口中找到最佳設(shè)計。因此，這些范圍可以大于實際制造中的范圍。此外，這個范圍可以避免熔體短路。 模具溫度的范圍基于Moldflow的Plastics Insight中的推薦值，該數(shù)值考慮了材料的性能。熔體溫度的范圍比Moldflow中應(yīng)使用的最小值高10C，因為較低的熔融溫度可能導(dǎo)致熔體短路。注射時間和包裝壓力根據(jù)制造商的經(jīng)驗確定。 MRG方法選擇了五十四種工藝組合。在FE模擬之后，獲得試樣，然后使用DACE工具箱構(gòu)建Kriging模型。在常數(shù)回歸項和1=2=1.0e-3的條件下，只需要修改五個來獲得最優(yōu)解，結(jié)果如表3所示。在Intel P4處理器PC上花費11個小時的CPU時間（運行Moldflow并執(zhí)行優(yōu)化），優(yōu)化過程消耗的凈時間只有2.3s。 圖3顯示了蜂窩電話機優(yōu)化的迭代歷史。隨著迭代次數(shù)的增加，Kriging模型的模擬值逐漸接近Moldflow中的分析值。 圖4和圖5分別顯示優(yōu)化前后的翹曲值6結(jié)果與討論6.1優(yōu)化結(jié)果分析為了詳細(xì)分析結(jié)果，每個因素對翹曲的影響也將通過有限元模擬來研究，條件是所有其他因素都保持在最佳水平。結(jié)果如圖16所示。通常，如果模具溫度低，則會產(chǎn)生更高的殘余應(yīng)力，因為腔體中的熔體具有高的冷卻速率。因此，從質(zhì)量的觀點來看，最高的模具溫度在其范圍內(nèi)是最好的。但是， 圖6顯示，當(dāng)所有其他因素保持在其最佳值時，模具溫度對翹曲的影響非常小。這種現(xiàn)象導(dǎo)致最佳模具溫度在其范圍內(nèi)不是最高值。圖6顯示，當(dāng)熔體溫度從260變化到300時，翹曲值非線性地降低。較低的熔體溫度具有不良的流動性，可產(chǎn)生較高的剪切應(yīng)力。如果沒有足夠的時間釋放剪切應(yīng)力，翹曲將會增加。結(jié)果表明，熔化溫度較高，使翹曲最小化，與優(yōu)化結(jié)果一致。注射時間短可以在空腔中引起快速熔融流動，這對殘余應(yīng)力和分子取向有貢獻另一方面，長時間的注射時間將會導(dǎo)致鐵素體激素的上升。這將導(dǎo)致材料中更高的剪切應(yīng)力和更多的分子取向。圖6顯示后一種效應(yīng)在所選擇的范圍內(nèi)可能更為重要。包裝壓力在兩個方面影響翹曲。低填充壓力不能壓縮空腔中的塑料材料，這可能形成體積收縮并引起大的翹曲。另一方面，當(dāng)將更多的熔體轉(zhuǎn)移到空腔中時，高的填充壓力可以產(chǎn)生更高的殘余應(yīng)力引起的流動和高壓力。圖6顯示后一種效應(yīng)在所選范圍內(nèi)更重要，因為當(dāng)包裝壓力越來越高時，翹曲增加。6.2 Kriging模型的結(jié)果分析設(shè)計變量的兩個相關(guān)函數(shù)如圖7所示。 對應(yīng)于=1和= 5。隨著設(shè)計變量的變化，= 5的曲線下降得更快。這說明較大的使變量更活躍。因此，參數(shù)可以解釋為測量相應(yīng)變量的重要性15。對于該示例，參數(shù)ls的數(shù)量與處理參數(shù)相同，因此每個元素l反映相應(yīng)的處理參數(shù)對翹曲的影響。表4顯示，在優(yōu)化后，Kriging模型中對應(yīng)于噴射時間的l值大于其他模型，因此注射時間對翹曲的影響最大，也與圖6一致。7結(jié)論在本研究中，提出了一種改進的矩形網(wǎng)格（MRG）。 與RG相比，MRG將邊界上的一些點移動到內(nèi)部設(shè)計區(qū)域，這將為Kriging模型提供更多有用的信息。此外，它可以確保這些點具有較少的重疊坐標(biāo)值。通過RG的遺產(chǎn)，它可以避免這些點彼此靠近的情況。 基于MRG，提出了一種有效的優(yōu)化方法，使注射成型中的翹曲最小化。該方法基于Kriging模型的近似函數(shù)進行優(yōu)化，而不是通過Moldflow進行昂貴的翹曲分析。已經(jīng)使用優(yōu)化方法來最小化手機蓋的翹曲，結(jié)果表明它具有良好的翹曲優(yōu)化的精度和有效性?？死锔衲Ｐ筒粌H有助于降低優(yōu)化的計算成本，而且有利于分析過程參數(shù)對翹曲的影響，特別是反映其非線性關(guān)系。就手機蓋而言，注射時間是所選范圍內(nèi)影響翹曲的重要因素。致 謝作者衷心感謝中國國家自然科學(xué)基金重大計劃（10590354）對這項工作的財政支持，并感謝Moldflow Corporation（Framingham，MA）為本研究提供了仿真軟件。參考文獻1. 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