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基于神经网络汽车门把手的注塑工艺参数优化
来源:互联网 qikanw | 盛湘飞1,黄放2,罗湛3
【分  类】 机械与建筑工程
【关 键 词】 汽车门把手,神经网络,熔接痕,工艺参数优化,Matlab
【来  源】 互联网
【收  录】 中文学术期刊网
正文:
摘要:本文针对汽车门把手在企业生产过程中存在的具体问题,采用数值模拟技术、正交试验设计和神经网络理论优化塑件注塑成型过程中的工艺参数,获得了较准确的最佳工艺参数组合,提出了新的预测熔接痕长度和位置的方法。新理论和新方法的使用,在控制汽车门把手的熔接痕方面产生了良好的效果。
关键词:汽车门把手,神经网络,熔接痕,工艺参数优化,Matlab
Abstract:In this paper,in connection with the specific issues exist in the production process of Car door-handles,using numerical simulation technique orthogonal-experiment design and neural network theories to optimizate  the process parameters of injection-molding of molding-parts,obtained more accurater optimal process parameters,and proposed a new method which forecast the length and position of weld-lines . There was a better effect in controlling weld-lines of Car door-handles by using new theory and new method.
Keywords:Car door-handles,Artificial neural network, Weld-lines, Process parameters optimization,Matlab
中图分类号:TQ320.66+2              文献标识码:A

1引言
汽车门把手一般是采用注塑成型工艺生产出来的,产品质量的好坏不仅影响到汽车门把手的装配和外观,更影响到它的制造成本及新产品开发的周期。熔接痕是塑件在注塑成型过程中常见的缺陷之一,它的形成是一个极其复杂的过程,不同材料与不同功能结构的塑件的熔接痕形成规律差异很大,且影响因素众多,其中包括塑件材料及结构、模具结构和注塑工艺参数等。传统的分析注塑工艺参数对熔接痕的影响的方法主要依靠经验,这种方法在塑件制造过程中存在成本高、用时长和可靠性差等诸多弊端,且建立该影响因素与熔接痕之间的关系函数非常困难。因此,利用数值模拟技术和神经网络理论研究注塑成型工艺参数对塑件熔接痕形成的影响,对降低塑件成型过程中熔接痕产生程度、提高塑件产品精度和缩短新产品开发周期有着重要的意义。
2 神经网络建模
2.1确定网络输入输出参数
输入输出参数的选择是神经网络模型建立过程中的关键环节。因此,参数的选择应当既能反应被模仿系统的行为规律,又要力求简洁。在这里,以分析注塑工艺参数对熔接痕产生的影响为原则,结合汽车门把手材料与功能结构的实际情况,选取模具温度T1、熔料温度T2、注射时间t1和保压时间t2作为输入参数,并相应地用字母A、B、C、D加以表示;选取塑件产生的熔接痕的长度和位置作为输出参数,并分别用和W加以表示。其中,与W的值是对汽车门把手注塑成型过程数值模拟产生的熔接痕的量化及等级化结果。如图1所示:
 
 
 
 
 
图1 基于Matlab熔接痕量化及等级化
Fig 1 Digital and grading of weld-lines based Matlab
2.2选取训练样本
只有充足且正确的训练样本才能够正确反应系统的性能。本文以Moldflow5.0模拟基于正交试验中的实验所获得的数据作为网络的训练样本,如表1所示:
    因素
条件号
A( B( C( D( W
1 40 240 1.5 30 15.02 0
2 40 250 2.5 35 39.86 1
3 40 260 3.5 40 25.18 0.5
4 40 270 4.5 45 41.30 1
5 50 240 2.5 40 14.88 0
6 50 250 1.5 45 15.96 0
7 50 260 4.5 30 25.06 0.5
8 50 270 3.5 35 24.17 0.5
9 60 240 3.5 45 41.08 1
10 60 250 4.5 40 27.13 0.5
11 60 260 1.5 35 16.53 0
12 60 270 2.5 30 15.87 0
13 70 240 4.5 35 21.65 0.5
14 70 250 3.5 30 26.96 0.5
15 70 260 2.5 45 18.16 0
16 70 270 1.5 40 27.12 0.5
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