基于RBF和LSGRG的滤芯托架注塑成型质量控制与优化

作     者：刘晓坤 孙正阳 季宁 盛中庆 于洋洋 张学玲 LIU Xiaokun;SUN Zhengyang;JI Ning;SHENG Zhongqing;YU Yangyang;ZHANG Xueling

作者机构：天津仁爱学院机械工程学院天津301636 天津圣达辰洋汽车部件有限公司天津301600 天津市生华厚德科技有限公司天津300182 天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 

出 版 物：《工程塑料应用》 (Engineering Plastics Application)

年 卷 期：2024年第52卷第8期

页      面：90-95页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 

基　　金：天津市教委科研计划项目(2023KJ258) 

主　　题：滤芯托架 多目标优化 最优拉丁超立方抽样 径向基函数神经网络 LSGRG技术 

摘      要：针对汽车用复杂交错薄壁格栅的滤芯托架体积收缩率大和生产能耗高的问题,采用有限元仿真分析方法,建立了复杂交错薄壁格栅的滤芯托架仿真分析的有限元模型,对塑件的体积收缩率和注塑过程中的最大锁模力进行了优化,以提高塑件成型质量和降低生产能耗。首先,基于最优拉丁超立方抽样(OLHS)方法和径向基函数(RBF)神经网络模型建立预测模型并对模型精度进行了验证;其次,通过分析20组计算数据并结合工程经验发现体积收缩率和最大锁模力呈相互冲突的关系,且对成型质量和能耗有较大的影响,为此采用大规模广义降阶梯度(LSGRG)技术对预测模型进行多目标寻优并得到最优的工艺参数组合,经过LSGRG方法优化的最大锁模力降低了10.30%,体积收缩率降低了27.61%,优化效果显著。最后,在注塑机上应用优化后的注塑工艺参数生产出了复杂交错薄壁格栅的滤芯托架,产品质量符合要求。提出的基于RBF神经网络模型和LSGRG技术的联合多目标优化方法可为同类型塑件的成型质量控制与优化提供借鉴。