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汽車前端模塊注塑過(guò)程仿真分析和模具的結(jié)構(gòu)優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2017-09-15 10:34

  本文關(guān)鍵詞:汽車前端模塊注塑過(guò)程仿真分析和模具的結(jié)構(gòu)優(yōu)化


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【摘要】:隨著塑料制品的質(zhì)量和性能不斷提高,全塑型汽車前端模塊廣為各大汽車企業(yè)應(yīng)用,在這樣一個(gè)工程背景下,研究如何通過(guò)CAE仿真模擬技術(shù)對(duì)全塑型前端模塊的注塑成型過(guò)程進(jìn)行分析、優(yōu)化和改進(jìn)來(lái)提高全塑型前端模塊的成型質(zhì)量就顯得非常有必要。本文以杰事杰公司提供的江淮B2車的前端模塊模型為研究對(duì)象,首先建立前端模塊的有限元分析模型,確定其網(wǎng)格劃分、材料選擇和冷卻系統(tǒng)的建立,著重研究了不同澆筑系統(tǒng)對(duì)于填充時(shí)間、流動(dòng)前沿溫度、氣穴和熔接線等成型質(zhì)量的影響,最終確定一種相對(duì)較優(yōu)的澆筑系統(tǒng)。為了研究注射時(shí)間、注射壓力、模具溫度、熔體溫度和保壓時(shí)間等不同工藝參數(shù)對(duì)于翹曲變形量和體積收縮率的影響,通過(guò)正交實(shí)驗(yàn)法建立五因素四水平的正交實(shí)驗(yàn),利用Moldflow分別對(duì)每組正交實(shí)驗(yàn)進(jìn)行模擬分析,對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行均值極差分析和方差分析確定不同工藝參數(shù)對(duì)于翹曲變形量和體積收縮率的影響程度,選取最優(yōu)工藝參數(shù)組合,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。隨后建立回歸方程,對(duì)翹曲變形量和體積收縮率進(jìn)行預(yù)測(cè),同時(shí)驗(yàn)證正交實(shí)驗(yàn)方法分析結(jié)果與回歸方程的分析結(jié)果保持一致。利用正交實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為樣本,建立一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,對(duì)工藝參數(shù)和成型質(zhì)量之間的非線性相互關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)利用Moldflow對(duì)于這些工藝參數(shù)進(jìn)行模擬分析獲得模擬結(jié)果,對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果和模擬結(jié)果的差距。然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)響應(yīng)曲面法(RSM)的46組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)測(cè),得到預(yù)測(cè)結(jié)果作為響應(yīng)曲面法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過(guò)響應(yīng)曲面法分析后得到不同的顯著因素,分析顯著因素對(duì)翹曲變形量和體積收縮率的組合影響,并生成3D圖像來(lái)直觀反映其影響作用,同時(shí)獲得最優(yōu)工藝參數(shù),進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證后與正交實(shí)驗(yàn)最佳工藝參數(shù)組合對(duì)比。最后對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的響應(yīng)曲面實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行灰關(guān)聯(lián)度計(jì)算(GRA),通過(guò)對(duì)不同工藝參數(shù)的灰關(guān)聯(lián)度分析來(lái)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,獲得同時(shí)滿足最小翹曲變形量和體積收縮率的最佳工藝參數(shù)。
【關(guān)鍵詞】:Moldflow 正交實(shí)驗(yàn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 響應(yīng)曲面法 灰關(guān)聯(lián)度
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:U466
【目錄】:
  • 致謝7-8
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-17
  • 第一章 緒論17-25
  • 1.1 研究背景17-18
  • 1.2 前端模塊以及長(zhǎng)纖維增強(qiáng)聚酰胺的簡(jiǎn)介18-20
  • 1.3 注塑成型CAE技術(shù)簡(jiǎn)介20
  • 1.4 國(guó)內(nèi)外注塑成型的發(fā)展現(xiàn)狀20-22
  • 1.4.1 國(guó)外注塑成型的發(fā)展情況20-22
  • 1.4.2 國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀22
  • 1.5 論文主要研究意義和內(nèi)容22-24
  • 1.5.1 研究意義22-23
  • 1.5.2 研究?jī)?nèi)容23-24
  • 1.6 本章小結(jié)24-25
  • 第二章 正交實(shí)驗(yàn)和神經(jīng)網(wǎng)格技術(shù)原理25-36
  • 2.1 正交實(shí)驗(yàn)25-29
  • 2.1.1 正交表25
  • 2.1.2 正交實(shí)驗(yàn)的結(jié)果分析25-29
  • 2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和模型29-30
  • 2.2.1 人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu)29
  • 2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型29-30
  • 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-35
  • 2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和結(jié)構(gòu)31-32
  • 2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程和算法32-35
  • 2.4 本章小結(jié)35-36
  • 第三章 汽車前端模塊有限元模型的建立36-51
  • 3.1 汽車前端模塊模型的建立36-39
  • 3.1.1 前端模塊模型的前處理36-37
  • 3.1.2 前端模塊模型的導(dǎo)入與網(wǎng)格劃分37-39
  • 3.2 材料的設(shè)置39-40
  • 3.2.1 模型材料的選擇39-40
  • 3.2.2 模具材料的選擇40
  • 3.3 冷卻系統(tǒng)的建立40-42
  • 3.4 澆注系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)42-49
  • 3.4.1 澆口位置的分析42-43
  • 3.4.2 澆注系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)43-49
  • 3.5 本章小結(jié)49-51
  • 第四章 前端模塊成型工藝的正交實(shí)驗(yàn)51-67
  • 4.1 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)51-53
  • 4.1.1 實(shí)驗(yàn)因素選擇及水平劃分51-53
  • 4.1.2 正交實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果53
  • 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-59
  • 4.2.1 均值極差分析54-57
  • 4.2.2 方差分析57-58
  • 4.2.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證58-59
  • 4.3 線性回歸分析59-66
  • 4.3.1 多元線性回歸原理60-61
  • 4.3.2 回歸方程的確定61-64
  • 4.3.3 回歸方程的評(píng)價(jià)64-66
  • 4.4 本章小結(jié)66-67
  • 第五章 BP-RSM-GRA在工藝參數(shù)優(yōu)化的應(yīng)用67-93
  • 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和應(yīng)用67-69
  • 5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)68-69
  • 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在注塑成型工藝中的應(yīng)用69-75
  • 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇70
  • 5.2.2 數(shù)據(jù)歸一化處理70-71
  • 5.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)的確定71
  • 5.2.4 隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定71-73
  • 5.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析73-75
  • 5.3 響應(yīng)曲面法75-78
  • 5.3.1 響應(yīng)曲面法概述75-76
  • 5.3.2 響應(yīng)曲面法的基本原理76-78
  • 5.4 響應(yīng)曲面法實(shí)驗(yàn)78-87
  • 5.4.1 響應(yīng)曲面法實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)78-80
  • 5.4.2 響應(yīng)曲面法實(shí)驗(yàn)結(jié)果80-83
  • 5.4.3 響應(yīng)曲面法優(yōu)化設(shè)計(jì)83-87
  • 5.5 灰色關(guān)聯(lián)度87-89
  • 5.5.1 灰色關(guān)聯(lián)度概述87-88
  • 5.5.2 灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算方法與步驟88-89
  • 5.6 灰色關(guān)聯(lián)度的應(yīng)用89-92
  • 5.6.1 灰色關(guān)聯(lián)度在Matlab中的實(shí)現(xiàn)89
  • 5.6.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果89-92
  • 5.7 本章小結(jié)92-93
  • 第六章 總結(jié)與展望93-95
  • 6.1 總結(jié)93-94
  • 6.2 展望94-95
  • 參考文獻(xiàn)95-100
  • 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況100

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本文編號(hào):856019

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