低压注塑机注射装置智能化温度控制研究

低压注塑机注射装置用于将塑化态的热熔胶注射至模腔内,其温度控制的稳定性和快速性关系到注塑制品质量。为研究该装置温度特性,提出了一种注射装置温控系统的近似模型,并采用自组织、自学习和自适应的径向基函数神经网络与PID控制相结合的控制策略。在该控制策略中,利用RBF神经网络提供的Jacobian矩阵信息实时调整PID控制参数。经仿真和测试证明该方法具有响应速度快、稳定性好的特点。

基于ANSYS的热熔胶温度场分析

根据胶缸尺寸、材料性质和工作条件,对EVA热熔胶(E-乙烯和VA-醋酸乙烯组成)升温过程作出合理假设,建立了胶料升温的简化传热数学模型。利用有限元分析方法和ANSYS 14.5仿真软件,建立了胶缸加热温度场的三维有限元模型。以某种胶缸(设备材料为铝)为例,进行了温度场初步模拟计算,获得胶料温度场分布和各时间点熔胶量。针对原模型熔胶量低以及胶料易碳化等问题,对胶缸结构进行相应修改,并利用有限元分析得到改进模型温度场。分析所得仿真数据,并对比改进前后模型的温度分布和熔胶量,得到了较为满意的结果,从而验证了模型修改的可行性,为实际模型的改进提供参考和指导。