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注塑模具的关键技术

注塑模具的关键技术

发布日期:2021-05-24 08:11 来源: 点击:

一、发展概述和应用背景

  塑料工业近20年来发展十分迅速,早在7年前塑料的年产量按体积计算已经超过钢铁和有色金属年产量的总和,塑料制品在汽车、机电、仪表、航天航空等国家支柱产业及与人民日常生活相关的各个领域中得到了广泛的应用。塑料制品成形的方法虽然很多,但最主要的方法是注塑成形,世界塑料成形模具产量中约半数以上是注塑模具。

  随着塑料制品复杂程度和精度要求的提高以及生产周期的缩短,主要依靠经验的传统模具设计方法已不能适应市场的要求,在大型复杂和小型精密注射模具方面我国还需要从国外进口模具。

  二、关键技术和实用功能

  1.用三维实体模型取代中心层模型

  传统的注塑成形仿真App基于制品的中心层模型。用户首先要将薄壁塑料制品抽象成近似的平面和曲面,这些面被称为中心层。在这些中心层上生成二维平面三角网格,利用这些二维平面三角网格进行有限元计算,并将最终的分析结果在中面上显示。而注塑产品模型多采用三维实体模型,由于两者模型的不一致,二次建模不可避免。但由于注塑产品的形状复杂多样、千变万化,从三维实体中抽象出中心层面是一件十分困难的工作,提取过程非常繁琐费时,因此设计人员对仿真App有畏难情绪,这已成为注塑成形仿真App推广应用的瓶颈。

  HSCAE 3D主要是接受三维实体/表面模型的STL文件格式。现在主流的CAD/CAM系统,如UG、Pro/ENGINEER、CATIA和SolidWorks等,均可输出质量较高的STL格式文件。这就是说,用户可借助任何商品化的CAD/CAE系统生成所需制品的三维几何模型的STL格式文件,HSCAE 3D可以自动将该STL文件转化为有限元网格模型,通过表面配对和引入新的边界条件保证对应表面的协调流动,实现基于三维实体模型的分析,并显示三维分析结果,免去了中心层模拟技术中先抽象出中心层,再生成网格这一复杂步骤,突破了仿真系统推广应用的瓶颈,大大减轻了用户建模的负担,降低了对用户的技术要求,对用户的培训时间也由过去的数周缩短为几小时。图1为基于中心层模型和基于三维实体/表面模型流动分析模拟情况对比图。

  2.有限元、有限差分、控制体积方法的综合运用

  注塑制品都是薄壁制品,制品厚度方向的尺寸远小于其他两个方向的尺寸,温度等物理量在厚度方向的变化又非常大,若采用单纯的有限元或有限差分方法势必造成分析时间过长,无法满足模具设计与制造的实际需要。大家在流动平面采用有限元法,厚度方向采用有限差分法,分别建立与流动平面和厚度方向尺寸相适应的网格并进行耦合求解,在保证计算精度的前提下使得计算速度满足工程的需要,并采用控制体积法解决了成形中的移动边界问题。对于内外对应表面存在差异的制品,可划分为两部分体积,并各自形成控制方程,通过在交接处进行插值对比保证这两部分的协调。

  3.数值计算与人工智能技术的结合 

  优选注塑成形工艺参数一直是广大模具设计人员关注的问题,传统的CAEApp虽然可以在计算机上仿真出指定工艺条件下的注塑成形情况,但无法自动对工艺参数进行优化。CAEApp使用人员必须设置不同的工艺条件进行多次CAE分析,并结合实际经验在各方案之间进行比较,才能得出较满意的工艺方案。同时,在对零件进行CAE分析后,系统会产生有关该方案的大量信息(制品、工艺条件、分析结果等),其中分析结果往往以各种数据场的形式出现,要求用户必须具备分析和理解CAE分析结果的能力,所以传统的CAEApp是一种被动式的计算工具,无法提供给用户直观、有效的工程化结论,对App使用者的要求过高,影响了CAE系统在更大范围内的应用和普及。针对以上不足,HSCAE 3DApp在原有CAE系统准确的计算功能基础上,把常识工程技术引入系统的开发中,利用人工智能所具有的思维和推理能力,代替用户完成大量信息的分析和处理工作,直接提供具有引导意义的工艺结论和建议,有效解决了CAE系统的复杂性与用户使用要求的简单性之间的矛盾,缩短了CAE系统与用户之间的距离,将仿真App由传统的“被动式”计算工具提升为“主动式”优化系统。HSCAE 3D系统主要将人工智能技术应用于初始工艺方案设计、CAE分析结果的说明和评价、分析方案的改进与优化3个方面。 

  三、在基于常识的仿真系统中主要采用的优化方法:

  (1) 基于实例推理的优化。主要应用于具有离散取值空间的成形工艺初始设计。制品形状和浇注系统结构采用编码方式,而尺寸信息采用特征参数描述。在对以往成功工艺设计的收集和抽象的基础上,建立以框架形式描述的实例库索引和检索机制。 

  (2) 基于人工神经网络的优化。对工艺设计中如注射时间、注射温度这样具有连续取值空间的参数,采用基于人工神经网络的方法来优化。利用优化目标函数并在一定的优化策略下,得到优化系统确认的最优参数。

  (3) 基于规则推理的优化。主要用于对分析结果的说明和评价。本系统所建立的专家系统规则库是以注塑模领域的专家常识为基础的,涵


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