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基于CAE与RBF神经网络的固定体塑件注塑工艺优化

Optimization of Injection Molding Process of Fixed Body Plastic Part Based on CAE and RBF Neural Network

作     者:邓其贵 黄力 韦彬贵 DENG Qigui;HUANG Li;WEI Bingui

作者机构:柳州职业技术学院机电工程学院广西柳州545006 广西科技大学计算机学院广西柳州545006 

出 版 物:《塑料》 (Plastics)

年 卷 期:2019年第48卷第1期

页      面:82-87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:广西教育厅科研课题(2017KY1054) 

主  题:CAE仿真 注塑成型 浇注系统 优化 RBF神经网络 工艺参数 

摘      要: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。

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