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- 吕宝佳杨广楠曹建行焦标强陈凯
- 关键词:动车组热弹塑性翘曲变形
- 基于Moldflow的超薄壁外壳翘曲变形分析及工艺参数优选
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- 以某空气净化器超薄壁外壳翘曲变形量为质量控制目标,基于Moldflow软件模拟结果,优化了浇注系统和冷却系统,使翘曲变形量由初始方案4.105 mm依次降为3.165和2.600 mm,相对于初始方案分别降低了22.9%和17.9%;并采用DOE分析对工艺参数进行了优选,结果表明,当熔体温度为220℃、保压压力为60 MPa、保压时间为11.69 s、注射时间为5 s、周期时间为56.35 s、冷却介质入口温度为10℃时,翘曲变形量达到最小,其值为2.138 mm,相对于初始方案总体下降幅度为47.9%。通过试模样品检测,产品翘曲变形平均值为2.246 mm,与数值模拟结果误差为5.1%,为超薄壁外壳的模具结构评价、工艺参数优选及翘曲变形分析提供了数值模型和控制方法。
- 杨明查翔刘巨保姚建锋王帅黄建军
- 关键词:薄壁塑件翘曲变形模流分析试模
- 基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证
- 2025年
- 针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。
- 林煌旭孔选陆将男周华江朱国常朱浩伟
- 关键词:翘曲变形MOLDFLOW正交试验法BP神经网络模型
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- 关键词:正交试验MOLDFLOW
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