數(shù)值模擬與智能優(yōu)化算法結(jié)合用于塑件工藝參數(shù)優(yōu)化是注塑成型領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,而在考慮含玻纖塑件內(nèi)的纖維取向和殘余應(yīng)力的情況下,對(duì)工藝參數(shù)優(yōu)化后的塑件力學(xué)性能進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)具有重要意義。本文依托某汽車公司的某汽車前罩項(xiàng)目,應(yīng)用注塑成型CAE(計(jì)算機(jī)輔助工程)技術(shù)建立了前罩內(nèi)板模流分析模型,基于最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)對(duì)前罩內(nèi)板注塑成型進(jìn)行了主次因子分析。在此基礎(chǔ)上建立了 EBFNN(橢球基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))近似模型,并結(jié)合NSGA-Ⅱ(第二代非劣排序遺傳算法)對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu)。同時(shí)采用模流-結(jié)構(gòu)聯(lián)合仿真方法對(duì)工藝參數(shù)優(yōu)化后的前罩總成靜態(tài)剛度性能進(jìn)行預(yù)測(cè),并與傳統(tǒng)的有限元方法和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比。具體工作內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)為汽車前罩內(nèi)板建立兩種注塑系統(tǒng)方案,對(duì)在推薦的注塑工藝參數(shù)情況下模擬的流動(dòng)和翹曲變形結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,選擇最佳方案并創(chuàng)建冷卻系統(tǒng)進(jìn)行流動(dòng)分析、冷卻分析和翹曲變形分析。結(jié)果表明:流動(dòng)和冷卻結(jié)果較好,但最大翹曲變形量為5.175mm,不滿足設(shè)計(jì)和工藝要求,且收縮不均是翹曲變形主要因素。(2)根據(jù)工藝參數(shù)對(duì)前罩內(nèi)板注塑質(zhì)量的影響,選取模具表面溫度、熔體溫度、注射時(shí)間、保壓壓力、保壓時(shí)間、冷卻...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 注塑成型CAE技術(shù)
        1.1.1 注塑成型CAE技術(shù)簡(jiǎn)介
        1.1.2 注塑成型CAE基礎(chǔ)理論
        1.1.3 注塑成型CAE發(fā)展現(xiàn)狀
    1.2 注塑成型工藝參數(shù)優(yōu)化方法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 注塑成型CAE與統(tǒng)計(jì)分析結(jié)合
        1.2.2 人工智能與計(jì)算機(jī)智能的應(yīng)用
    1.3 塑料制品結(jié)構(gòu)性能CAE研究現(xiàn)狀
    1.4 課題研究的意義與研究?jī)?nèi)容
        1.4.1 課題研究的意義
        1.4.2 課題研究的主要內(nèi)容
2 前罩內(nèi)板注塑成型數(shù)值模擬分析
    2.1 前罩內(nèi)板注塑成型有限元模型建立
        2.1.1 注塑成型網(wǎng)格劃分及材料選擇
        2.1.2 注塑系統(tǒng)建立
        2.1.3 冷卻系統(tǒng)創(chuàng)建
    2.2 數(shù)值模擬結(jié)果分析與討論
        2.2.1 流動(dòng)分析
        2.2.2 冷卻分析
        2.2.3 翹曲變形分析
    2.3 本章小結(jié)
3 基于OLHD的前罩內(nèi)板注塑成型主次因子分析
    3.1 最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介
    3.2 最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.2.1 選擇試驗(yàn)指標(biāo)
        3.2.2 選擇試驗(yàn)因素
    3.3 最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)結(jié)果
    3.4 注塑成型主次因子分析
        3.4.1 試驗(yàn)指標(biāo)的方差分析
        3.4.2 試驗(yàn)指標(biāo)的Pareto圖分析
        3.4.3 試驗(yàn)指標(biāo)的交互效應(yīng)圖與主效應(yīng)圖分析
    3.5 本章小結(jié)
4 前罩內(nèi)板近似模型構(gòu)建與工藝參數(shù)NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化
    4.1 基于近似模型的前罩內(nèi)板注塑工藝參數(shù)多目標(biāo)理論概述
        4.1.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題數(shù)學(xué)描述
        4.1.2 EBFNN近似模型理論概述
        4.1.3 NSGA-Ⅱ算法多目標(biāo)優(yōu)化理論概述
    4.2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
    4.3 基于OLHS的EBFNN近似模型建立及精度評(píng)價(jià)
    4.4 基于近似模型的工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化
        4.4.1 基于EBFNN的多目標(biāo)優(yōu)化模型建立
        4.4.2 優(yōu)化結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于模流-結(jié)構(gòu)聯(lián)合仿真方法的前罩剛度分析及精度驗(yàn)證
    5.1 汽車前罩模流-結(jié)構(gòu)聯(lián)合仿真模型建立
        5.1.1 基于優(yōu)化工藝參數(shù)的前罩內(nèi)外板模流仿真分析
        5.1.2 基于傳統(tǒng)仿真方法的前罩剛度仿真模型建立
        5.1.3 聯(lián)合仿真模型建立
        5.1.4 模型求解
    5.2 仿真結(jié)果分析
        5.2.1 傳統(tǒng)仿真方法結(jié)果分析
        5.2.2 聯(lián)合仿真方法結(jié)果分析
    5.3 汽車前罩靜態(tài)剛度實(shí)驗(yàn)及分析討論
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
    6.3 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間主要的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào)：3854232