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畢業(yè)設計(論文)外文資料翻譯
系 別： 機電信息系
專 業(yè)： 機械設計制造及其自動化
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外文出處：Journal of Materials Processing
technology
附 件： 1. 原文； 2. 譯文
2013年03月19日
單門的塑料注塑模具的優(yōu)化
李濟全，李德群，郭志英，呂海元 （塑性加工技術系，上海交通大學，上海200030，中國） 電子郵件：hutli@163.com
2006年11月22號，修訂2007年3月19日
摘要：本文論述一個單一的塑料注塑模具的澆口位置優(yōu)化方法。柵極優(yōu)化的目的是最大限度地減少注射成型部件的翹曲，因為翹曲是一個至關重要的質量問題，對于大多數的注射成型的部件，而這是由澆口位置大大影響。特征的翹曲被定義為比最大位移的特性的部件表面上的投影長度的特征表面描述部件翹曲。優(yōu)化的數值模擬技術的結合，以找到最佳的澆口的位置，在其中的模擬退火算法是用于搜索的最佳。最后，在本文中討論的示例中，可以得出結論，所提出的方法是有效的。
關鍵詞：注塑模具，澆口位置，優(yōu)化，功能翹曲
塑料注射成型是一種廣泛使用的，復雜的，但高效率的技術，生產多種塑料制品，特別是那些高產量的要求，嚴密的公差，形狀復雜的。注射模制零件的質量是塑料材料，零件的幾何形狀，模具結構和工藝條件的函數。的注塑模具的最重要的部分，基本上是以下三套組件：腔體，門和亞軍，以及冷卻系統。
林和劉紹（2000年）和金林（2002年）由不同部分的壁厚腔平衡。在腔體的平衡灌裝過程提供了一個均勻分布的壓力和溫度，可以大大減少翹曲變形的部分。但腔體平衡是部分素質的重要影響因素之一。特別是，部分有其功能要求，其厚度不應更改通常。
從注塑模的設計，其特征在于柵極其大小和位置，以及流道系統的大小和布局。門的大小和亞軍布局通常為常數。相對地，澆口位置和流道的尺寸是更靈活的，它可以變化影響的部分的質量。作為結果，他們往往是最優(yōu)化的設計參數。
李和基姆（1996）優(yōu)化流道和大門的尺寸為多點噴射腔澆注系統的平衡。流道平衡被描述為一個入口壓力的差異，具有相同的腔模多腔，在熔體的流動路徑中的每個腔不同空腔體積和幾何形狀的一個家庭底模壓力的差異。該方法已顯示出均勻的壓力分布之間的空腔，在整個成型周期的多腔模具。
翟等人（2005年）提出了一個成型腔的兩個澆口位置優(yōu)化的基礎上由一個壓力梯度高效的搜索方法，并隨后定位焊線到所需的位置通過改變流道尺寸多閘部件。體積大的部分，多個大門需要縮短最大流路徑，在注射壓力相應減小。該方法是有前途的多單腔大門和流道設計。
許多注塑件中產生的一個柵極，無論是在單腔模具或在多腔模具。因此，門的單門的位置是最常見的設計參數進行優(yōu)化。形狀分析的方法，提出了，由Courbebaisse和加西亞（2002年），其中最佳的澆口位置的注塑估計。隨后，他們開發(fā)的這種方法，進一步把它應用到單一澆口位置優(yōu)化的一個L形的例子。它易于使用，并且不耗時的，而它僅用于具有均勻厚度的簡單的平坦部的轉動。
pandelidis鄒（1990）提出的澆口位置的優(yōu)化，通過間接的質量措施的翹曲和材料降解有關，這是代表一個溫度微分項的加權總和，一組詞，和摩擦過熱的術語。翹曲變形是由上述因素的影響，但它們之間的關系是不明確的。因此，優(yōu)化的效果是通過加權因子的確定的限制。
李和基姆（1996）開發(fā)的澆口位置的自動選擇方法，其中一組初始的澆口位置是由設計師然后最佳澆口的相鄰節(jié)點處提出評價方法。結論在很大程度上取決于人類設計師的直覺，因為該方法的第一步是根據設計者的構想。這樣的結果是在很大程度上限制了設計師的經驗。
林金（2001）開發(fā)了一個澆口位置的優(yōu)化方法的基礎上最大限度地減少流道長度的標準差（SD[L]）和標準偏差（SD[T]）在成型填充過程中充模時間。隨后，Shen等人優(yōu)化澆口位置設計最小化的加權和充盈壓，填補之間的時間差不同的流動路徑，溫差大，過度包裝百分比。翟等人調查與注射壓力的評價標準，在尾部填充澆口位置最佳化。這些研究人員提出了作為注塑填充操作，這是與產品質量相關的性能的目標函數。但的性能和質量之間的關系是非常復雜的，并已被觀察到它們之間沒有明確的關系。它是為每個術語，也難以選擇適當的加權因子。
這里介紹一種新的目標函數，以評估注塑件的翹曲優(yōu)化澆口位置。要測量質量的好壞直接，這項調查定義功能的翹曲評估部件翹曲，這是從“流加翹曲”模擬輸出Moldflow塑料洞察（MPI）軟件評估。目標函數的最小化，以達到最小的變形澆口位置優(yōu)化。模擬退火算法來尋找最佳的澆口位置。給出一個例子來說明提出的優(yōu)化過程的有效性。
定義特征翹曲
要優(yōu)化理論應用于門設計，質量的措施的一部分，必須指定在第一個實例。 “質量”一詞可能是指產品的性能，如力學，熱學，電學，光學，符合人體工程學的幾何性質。零件質量的措施有兩種類型：直接和間接。一個模型，預測的的屬性數值模擬結果的特點將直接對質量的措施。與此相反，間接測量的零件質量與質量目標，但它不能提供一個直接的估計
的質量。
翹曲是指相關工作的間接質量措施是注射成型流動行為或這些加權性能。的性能提出了充填時間差異沿不同的路徑，溫度差，過度包裝的百分比，等等。很明顯，翹曲是由這些性能的影響關系，但翹曲和這些表演是不明確的，這些權重因子的確定是非常困難的。因此，上述目標函數的優(yōu)化可能甚至不完美的翹曲最小化的優(yōu)化技術。有時，不適當的加權因素將導致完全錯誤的結果。
一些統計量計算節(jié)點位移進行了表征，直接質量的措施，以實現最小的變形
相關的優(yōu)化研究。統計量通常是一個最大的結點位移，平均排名前10位的百分節(jié)點位移，和整體平均結點位移（李和金，1995年，1996年b）。這些節(jié)點位移從仿真結果的統計值很容易獲得，一定程度上，代表了變形。但統計位移不能有效地描述的注射模制零件的變形。
在工業(yè)領域，設計師和制造商通常更注重的部分翹曲的程度比整個變形的注塑件上的一些特定的功能。在這項研究中，特征翹曲定義來描述的注塑件的變形。的特征的翹曲的最大位移的特性的部件表面的特性的部件表面（圖1）的投影長度的比率：
其中，γ為特征的翹曲，h是偏離基準平臺的最大位移的特性的部件表面上，和L是表面上的基準方向平行的基準平臺的功能的投影長度。
圖1功能翹曲的定義
對于復雜的功能（只有平面特性在這里討論），特征翹曲通常分離成兩種成分，在參考平面上，其中一個二維坐標系統中表示的：
γx, γy 是構成要素中的X，Y方向，和Lx，阮文黎的翹曲是在X，Y分量的特性的部件表面的投影長度。
評價功能翹曲
結合相應的參考平面和投影方向的目標特征的測定后，可以立即計算出的L的值，從部分與解析幾何的計算方法（圖2）。 L是一個常數指定功能的表面和預測的方向上的任何部分。但評價的h是更復雜得多的L。
圖2投影長度評估
擬的注塑成型工藝是一種常見的技術，零件設計，模具設計和工藝設置預測的質量。的翹曲模擬的結果表示為在X，Y，Z分量（WX，WY，WZ）節(jié)點的撓度，節(jié)點位移W. W是的Wx·一，懷俄明州·J的矢量和的向量長度，并WZ·K，其中i，j，k分別為X，Y，Z分量的單位向量。 h為特征的表面，這是與參考平面的正常定向上的節(jié)點的最大位移，并且可以衍生自的翹曲模擬的結果。
為了計算h時，第i個節(jié)點的偏轉首先評價如下：
其中Wi是第i個節(jié)點的參考平面的法線方向的偏轉中，維克斯，Wiy，Wiz的是在X，Y，Z分量的第i個節(jié)點的撓度，α，β，γ是法線的角度的參考甲乙突出方向（圖2）的功能，所述終端節(jié)點; WA與WB是節(jié)點A和B的撓度：
WAZ X，Y，Z組成部分，節(jié)點A上的偏差; WBX，WBY和WBZ是X，Y，Z組成部分，節(jié)點B上的偏差;ωiA和ωiB是終端節(jié)點的權重因子撓度計算如下：
其中LIA是第i個節(jié)點和最終節(jié)點A的投影機之間的距離，h是最大的絕對值的Wi：
在工業(yè)中，翹曲的檢查與塞尺的幫助下進行，而測得的部分應被放置在參考平臺上。h的值是測得的部分的表面和所述基準平臺之間的空間的最大讀數。
澆口位置優(yōu)化問題形成
質量術語“翹曲”裝置的一部分，這是不通過所施加的載荷引起的永久變形。它是由整個部分的收縮率差異，由于聚合物流動不平衡，保壓，冷卻，和結晶。
在注塑模具澆口位置是一個總的模具設計的最重要的變量。模制件的質量是由澆口位置受到很大的影響，因為它影響塑料流入模腔的方式。因此，不同的澆口位置引入的不均勻性取向，密度，壓力，和溫度分布，因此引入不同的大小和分布，翹曲。因此，澆口位置是減少注塑件翹曲變形的一種有價值的設計變量。由于相關澆口位置和翹曲分布之間的是一個獨立的熔體和模具溫度很大程度上，它是假定的成型條件保存在這調查常數。由特征翹曲是在上一節(jié)討論的量化部分翹曲的注塑成型。
單澆口位置優(yōu)化，因此可以制定如下：
最小化：
主題為：
其中，γ為特征的翹曲; p是在澆口位置的噴射壓力; p0是允許的注射壓力，注塑機或由設計者或制造商指定的允許注射壓力，X是候選澆口位置的坐標向量;Xi為節(jié)點的有限元網格模型的注塑成型過程模擬的部分，N為節(jié)點總數。
在有限元網格模型的一部分，每個節(jié)點是一個可能的候選人的門。因此，可能的澆口位置的總數Np是節(jié)點N和澆口位置的總數要優(yōu)化?的總數的函數：
在這項研究中，只有單一的澆口位置的問題進行了研究。
模擬退火算法
模擬退火算法是最強大和最流行的元啟發(fā)式算法來解決優(yōu)化的問題，因為現實世界的問題，提供良好的全球性解決方案之一。該算法根據大都市等。（1953），它最初被提出作為一種手段，在一個給定的溫度下找到一個平衡結構的原子的集合。平（1970）所指出的算法和數學最小化之間的連接，但它是柯克帕特里克等人（1983）建議的基礎上形成的一種優(yōu)化技術的組合（和其他）問題。
要應用的模擬退火法的優(yōu)化問題的目標函數f的能量函數E而不是尋找一個低能量配置被用作，這個問題變得尋求一個近似的全局最優(yōu)解。身體的能量配置設計變量的值的結構的被取代的，和取代的對溫度的過程中的控制參數。一個隨機數發(fā)生器用于生成新的值的設計變量的一種方式。很明顯，這個算法只需要最小化問題的考慮。因此，同時執(zhí)行一個最大化問題的目標函數乘以（-1），以獲得一個有能力的形式。
模擬退火算法比其他方法的主要優(yōu)點是能夠避免陷入局部極小的。此算法采用一種隨機搜索，這不僅接受目標函數f的變化，降低，但也接受了一些變化，增加它。后者接受與概率p
其中，Δf是f的增加，k是玻爾茲曼常數，T是一個控制參數，通過類似于原來的應用程序被稱為系統的“溫度”，不論所涉及的目標函數。
在澆口位置最佳化的情況下，圖3中示出了該算法的實施，并且該算法詳列如下：
（1） 開始SA算法從一個初始的澆口位置Xold與指派的值Tk的“溫度”的參數T（“溫度”計數器k最初設置為零）。適當的控制參數c（0
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