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    塑料托盤中注塑模具設計的關鍵技術

    2019/3/19 16:02:17??????點擊:
    一、發(fā)展概況和應用背景
        塑料工業(yè)近20年來發(fā)展十分迅速,早在7年前塑料的年產量按體積計算已經超過鋼鐵和有色金屬年產量的總和,塑料制品在汽車、機電、儀表、航天航空等國家支柱產業(yè)及與人民日常生活相關的各個領域中得到了廣泛的應用。塑料制品成形的方法雖然很多,但最主要的方法是注塑成形,世界塑料成形模具產量中約半數以上是注塑模具。
        隨著塑料制品復雜程度和精度要求的提高以及生產周期的縮短,主要依靠經驗的傳統模具設計方法已不能適應市場的要求,在大型復雜和小型精密注射模具方面我國還需要從國外進口模具。
        二、關鍵技術和實用功能
        1.用三維實體模型取代中心層模型
        傳統的注塑成形仿真軟件基于制品的中心層模型。用戶首先要將薄壁塑料制品抽象成近似的平面和曲面,這些面被稱為中心層。在這些中心層上生成二維平面三角網格,利用這些二維平面三角網格進行有限元計算,并將最終的分析結果在中面上顯示。而注塑產品模型多采用三維實體模型,由于兩者模型的不一致,二次建模不可避免。但由于注塑產品的形狀復雜多樣、千變萬化,從三維實體中抽象出中心層面是一件十分困難的工作,提取過程非常繁瑣費時,因此設計人員對仿真軟件有畏難情緒,這已成為注塑成形仿真軟件推廣應用的瓶頸。
        HSCAE 3D主要是接受三維實體/表面模型的STL文件格式。現在主流的CAD/CAM系統,如UG、Pro/ENGINEER、CATIA和SolidWorks等,均可輸出質量較高的STL格式文件。這就是說,用戶可借助任何商品化的CAD/CAE系統生成所需制品的三維幾何模型的STL格式文件,HSCAE 3D可以自動將該STL文件轉化為有限元網格模型,通過表面配對和引入新的邊界條件保證對應表面的協調流動,實現基于三維實體模型的分析,并顯示三維分析結果,免去了中心層模擬技術中先抽象出中心層,再生成網格這一復雜步驟,突破了仿真系統推廣應用的瓶頸,大大減輕了用戶建模的負擔,降低了對用戶的技術要求,對用戶的培訓時間也由過去的數周縮短為幾小時。圖1為基于中心層模型和基于三維實體/表面模型流動分析模擬情況對比圖。
        2.有限元、有限差分、控制體積方法的綜合運用
        注塑制品都是薄壁制品,制品厚度方向的尺寸遠小于其他兩個方向的尺寸,溫度等物理量在厚度方向的變化又非常大,若采用單純的有限元或有限差分方法勢必造成分析時間過長,無法滿足模具設計與制造的實際需要。我們在流動平面采用有限元法,厚度方向采用有限差分法,分別建立與流動平面和厚度方向尺寸相適應的網格并進行耦合求解,在保證計算精度的前提下使得計算速度滿足工程的需要,并采用控制體積法解決了成形中的移動邊界問題。對于內外對應表面存在差異的制品,可劃分為兩部分體積,并各自形成控制方程,通過在交接處進行插值對比保證這兩部分的協調。
        3.數值計算與人工智能技術的結合
        優(yōu)選注塑成形工藝參數一直是廣大模具設計人員關注的問題,傳統的CAE軟件雖然可以在計算機上仿真出指定工藝條件下的注塑成形情況,但無法自動對工藝參數進行優(yōu)化。CAE軟件使用人員必須設置不同的工藝條件進行多次CAE分析,并結合實際經驗在各方案之間進行比較,才能得出較滿意的工藝方案。同時,在對零件進行CAE分析后,系統會產生有關該方案的大量信息(制品、工藝條件、分析結果等),其中分析結果往往以各種數據場的形式出現,要求用戶必須具備分析和理解CAE分析結果的能力,所以傳統的CAE軟件是一種被動式的計算工具,無法提供給用戶直觀、有效的工程化結論,對軟件使用者的要求過高,影響了CAE系統在更大范圍內的應用和普及。針對以上不足,HSCAE 3D軟件在原有CAE系統準確的計算功能基礎上,把知識工程技術引入系統的開發(fā)中,利用人工智能所具有的思維和推理能力,代替用戶完成大量信息的分析和處理工作,直接提供具有指導意義的工藝結論和建議,有效解決了CAE系統的復雜性與用戶使用要求的簡單性之間的矛盾,縮短了CAE系統與用戶之間的距離,將仿真軟件由傳統的“被動式”計算工具提升為“主動式”優(yōu)化系統。HSCAE 3D系統主要將人工智能技術應用于初始工藝方案設計、CAE分析結果的解釋和評價、分析方案的改進與優(yōu)化3個方面。
        三、在基于知識的仿真系統中主要采用的優(yōu)化方法:
        (1) 基于實例推理的優(yōu)化。主要應用于具有離散取值空間的成形工藝初始設計。制品形狀和澆注系統結構采用編碼方式,而尺寸信息采用特征參數描述。在對以往成功工藝設計的收集和抽象的基礎上,建立以框架形式描述的實例庫索引和檢索機制。
        (2) 基于人工神經網絡的優(yōu)化。對工藝設計中如注射時間、注射溫度這樣具有連續(xù)取值空間的參數,采用基于人工神經網絡的方法來優(yōu)化。利用優(yōu)化目標函數并在一定的優(yōu)化策略下,得到優(yōu)化系統確認的最優(yōu)參數。
        (3) 基于規(guī)則推理的優(yōu)化。主要用于對分析結果的解釋和評價。本系統所建立的專家系統規(guī)則庫是以注塑模領域的專家知識為基礎的,涵蓋了有關短射、流動平衡、熔體降解、溫差控制、保壓時間、許可剪切應力、剪切速率、鎖模力等方面的知識,在對計算結果進行分析和提煉的基礎上,驅動專家系統進行推理,對成形方案進行分析評價,并給出具體的優(yōu)化改進建議。
        4.制品與流道系統的三維流動保壓集成分析
        流道系統一般采用圓柱體單元,而制品采用的是三角形單元,HSCAE 3D系統采用半解析法解決混合單元的集成求解問題,這樣,HSCAE 3D系統不僅能分析一模一腔大型復雜的制品,而且能夠分析一模多腔小型精密制品,大大拓寬了系統的使用范圍。目前HSCAE 3D系統是世界上先進的能夠分析一模多腔流動平衡問題的三維仿真軟件。
        5.塑料制品熔合紋預測的高效算法
        熔合對制品的強度、外觀等有重要影響,準確預測熔合紋位置是仿真軟件的難題。HSCAE 3D系統通過節(jié)點特征模型方法大大提高了熔合紋預測的準確性和效率,其準確度達到國際同類產品的先進水平。并利用神經網絡方法對熔合紋的影響程度作出定性評價,為用戶對成形質量的評估提供了直接的判斷依據。

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