基于CAE与RBF神经网络的固定体塑件注塑工艺优化

针对保险杠固定体塑件注塑成型困难的问题,运用CAE仿真分析手段,首先对其采用3个点浇口进行浇注的方案模拟,得出了影响塑件注塑成型困难的主要问题:塑件中间部位设置的加强筋位置处,料流流动发生多次改变和多重叠加,导致注塑时熔体在此区域产生紊流和回旋滞留。将浇注系统优化为采用5个点浇口浇注方案,能有效消除中间部位所产生的紊流和回旋滞留问题。结合CAE仿真手段和RBF神经网络的预测功能,对5点浇注方案进行注塑成型工艺参数的优化。获得塑件注塑较合理的工艺参数组合为:料温(Tθ)=229℃,模温(Ts)=51℃,注塑压力(pI)=43 MPa,注塑时间(ti)=6. 64 s,第一段保压压力(ph1)=62 MPa,第一段保压时间(th1)=9 s,第二段保压压力(ph2)=38 MPa,第二段保压时间(th2)=5. 5 s,第三段保压压力(ph3)=32 MPa,第三段保压时间(th3)=4. 5 s,冷却水进口温度(Tw)=27℃,冷却液流速(Vw)=3. 2 L/min,冷却时间(tc)=18 s。经实际注塑试验,塑件的注塑效果良好,有效地解决了实际生产问题。

基于神经网络技术的注塑成型注射压力和熔体温度预测

建立了基于径向基函数网络的注塑成型注射压力和熔体温度的预测模型 ,与BP神经网络模型和CAE结果进行了对比。结果表明 ,径向基函数网络在精度。