氣體輔助注射成型穿透機理及工藝優(yōu)化方法研究.pdf

1、氣體輔助注射成型技術(shù)（Gas-Assisted Injection Molding，簡稱GAIM）由于能克服傳統(tǒng)注射成型過程中一些不可避免的缺陷，而得到越來越廣泛的應用。但由于氣體的引入，GAIM成型工藝條件變得較為復雜，因此有必要針對其工藝特點進行深入的研究和分析，從而更好地指導生產(chǎn)實踐。本文在對氣輔成型過程進行數(shù)值模擬的基礎上，研究了工藝參數(shù)對氣體穿透行為的影響，提出了基于Kriging代理模型和APSO算法相耦合的工藝優(yōu)化策略，并

2、通過兩個算例驗證所提策略的有效性。論文的主要工作包括：
　　 1、簡要介紹氣輔注射成型技術(shù)及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。包括所需設備及材料、工藝工程、仿真技術(shù)及數(shù)學模型等多個方面。
　　 2、基于數(shù)值仿真結(jié)果的氣體穿透行為研究。利用三維網(wǎng)格模型，分別考察三種典型拐角處氣道結(jié)構(gòu)的氣輔制件。以氣體穿透相對深度和最大氣指高度作為評價指標來研究氣體穿透行為，通過Taguchi實驗研究六個工藝參數(shù)（熔體溫度、模具溫度、熔體預注射量、氣體壓力、

3、氣體注射延遲時間和氣體注射時間）對制品件氣體穿透長度和“氣指”缺陷的影響，利用方差分析法（ANOVA）分析出各影響因素的敏感性，并利用單因素分析法分析各個工藝參數(shù)對氣體穿透行為的影響趨勢。
　　 3、基于代理模型的GAIM工藝參數(shù)優(yōu)化策略。對目前使用較多的幾種代理模型及其實驗設計方法（DOE）和優(yōu)化算法進行了分析與對比。在此基礎上提出了基于Kriging代理模型和自適應粒子群算法（APSO）相耦合的優(yōu)化策略及相應的優(yōu)化流程。并將

4、所設計的優(yōu)化策略運用到兩個典型氣輔制件（汽車后視鏡和汽車地圖袋）的工藝過程中，前者代表單目標優(yōu)化問題，后者代表多目標優(yōu)化問題。
　　 (1)汽車后視鏡算例根據(jù)此件的實際特點，氣指影響非常小，因此僅以氣體穿透深度為優(yōu)化目標進行工藝優(yōu)化。與傳統(tǒng)正交試驗的優(yōu)化的結(jié)果相比，所設計的優(yōu)化策略找到的優(yōu)化值明顯好于前者。并利用遺傳算法(GA)、直接搜索算法(DSM)、模擬退火算法(SAA)和自適應粒子群(APSO)算法分別對所得Krigin