汽车前端模块注塑过程仿真分析和模具的结构优化

发布时间：2017-09-15 10:34

  本文关键词：汽车前端模块注塑过程仿真分析和模具的结构优化

  更多相关文章： Moldflow 正交实验 BP神经网络 响应曲面法 灰关联度

【摘要】：随着塑料制品的质量和性能不断提高,全塑型汽车前端模块广为各大汽车企业应用,在这样一个工程背景下,研究如何通过CAE仿真模拟技术对全塑型前端模块的注塑成型过程进行分析、优化和改进来提高全塑型前端模块的成型质量就显得非常有必要。本文以杰事杰公司提供的江淮B2车的前端模块模型为研究对象,首先建立前端模块的有限元分析模型,确定其网格划分、材料选择和冷却系统的建立,着重研究了不同浇筑系统对于填充时间、流动前沿温度、气穴和熔接线等成型质量的影响,最终确定一种相对较优的浇筑系统。为了研究注射时间、注射压力、模具温度、熔体温度和保压时间等不同工艺参数对于翘曲变形量和体积收缩率的影响,通过正交实验法建立五因素四水平的正交实验,利用Moldflow分别对每组正交实验进行模拟分析,对分析结果进行均值极差分析和方差分析确定不同工艺参数对于翘曲变形量和体积收缩率的影响程度,选取最优工艺参数组合,并进行实验验证。随后建立回归方程,对翘曲变形量和体积收缩率进行预测,同时验证正交实验方法分析结果与回归方程的分析结果保持一致。利用正交实验的实验数据作为样本,建立一个BP神经网络的预测模型,对工艺参数和成型质量之间的非线性相互关系进行预测。同时利用Moldflow对于这些工艺参数进行模拟分析获得模拟结果,对比预测结果和模拟结果的差距。然后采用BP神经网络对响应曲面法(RSM)的46组实验进行预测,得到预测结果作为响应曲面法的实验结果。通过响应曲面法分析后得到不同的显著因素,分析显著因素对翘曲变形量和体积收缩率的组合影响,并生成3D图像来直观反映其影响作用,同时获得最优工艺参数,进行实验验证后与正交实验最佳工艺参数组合对比。最后对BP神经网络预测的响应曲面实验结果进行灰关联度计算(GRA),通过对不同工艺参数的灰关联度分析来进行多目标优化,获得同时满足最小翘曲变形量和体积收缩率的最佳工艺参数。
【关键词】：Moldflow 正交实验 BP神经网络 响应曲面法 灰关联度
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U466
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-17
• 第一章 绪论17-25
• 1.1 研究背景17-18
• 1.2 前端模块以及长纤维增强聚酰胺的简介18-20
• 1.3 注塑成型CAE技术简介20
• 1.4 国内外注塑成型的发展现状20-22
• 1.4.1 国外注塑成型的发展情况20-22
• 1.4.2 国内的研究现状22
• 1.5 论文主要研究意义和内容22-24
• 1.5.1 研究意义22-23
• 1.5.2 研究内容23-24
• 1.6 本章小结24-25
• 第二章 正交实验和神经网格技术原理25-36
• 2.1 正交实验25-29
• 2.1.1 正交表25
• 2.1.2 正交实验的结果分析25-29
• 2.2 人工神经网络的结构和模型29-30
• 2.2.1 人工神经元结构29
• 2.2.2 人工神经网络类型29-30
• 2.3 BP神经网络30-35
• 2.3.1 BP神经网络的模型和结构31-32
• 2.3.2 BP神经网络的流程和算法32-35
• 2.4 本章小结35-36
• 第三章 汽车前端模块有限元模型的建立36-51
• 3.1 汽车前端模块模型的建立36-39
• 3.1.1 前端模块模型的前处理36-37
• 3.1.2 前端模块模型的导入与网格划分37-39
• 3.2 材料的设置39-40
• 3.2.1 模型材料的选择39-40
• 3.2.2 模具材料的选择40
• 3.3 冷却系统的建立40-42
• 3.4 浇注系统的优化设计42-49
• 3.4.1 浇口位置的分析42-43
• 3.4.2 浇注系统的优化设计43-49
• 3.5 本章小结49-51
• 第四章 前端模块成型工艺的正交实验51-67
• 4.1 正交实验设计51-53
• 4.1.1 实验因素选择及水平划分51-53
• 4.1.2 正交实验实验结果53
• 4.2 实验结果分析53-59
• 4.2.1 均值极差分析54-57
• 4.2.2 方差分析57-58
• 4.2.3 实验验证58-59
• 4.3 线性回归分析59-66
• 4.3.1 多元线性回归原理60-61
• 4.3.2 回归方程的确定61-64
• 4.3.3 回归方程的评价64-66
• 4.4 本章小结66-67
• 第五章 BP-RSM-GRA在工艺参数优化的应用67-93
• 5.1 人工神经网络的发展和应用67-69
• 5.1.1 BP神经网络的激活函数68-69
• 5.2 BP神经网络在注塑成型工艺中的应用69-75
• 5.2.1 网络结构的选择70
• 5.2.2 数据归一化处理70-71
• 5.2.3 神经网络函数的确定71
• 5.2.4 隐藏层神经元个数的确定71-73
• 5.2.5 BP神经网络预测结果分析73-75
• 5.3 响应曲面法75-78
• 5.3.1 响应曲面法概述75-76
• 5.3.2 响应曲面法的基本原理76-78
• 5.4 响应曲面法实验78-87
• 5.4.1 响应曲面法实验设计78-80
• 5.4.2 响应曲面法实验结果80-83
• 5.4.3 响应曲面法优化设计83-87
• 5.5 灰色关联度87-89
• 5.5.1 灰色关联度概述87-88
• 5.5.2 灰色关联度的计算方法与步骤88-89
• 5.6 灰色关联度的应用89-92
• 5.6.1 灰色关联度在Matlab中的实现89
• 5.6.2 灰色关联度分析结果89-92
• 5.7 本章小结92-93
• 第六章 总结与展望93-95
• 6.1 总结93-94
• 6.2 展望94-95
• 参考文献95-100
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况100

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本文编号：856019