手机3选2卡连接器翘曲与体积收缩的工艺优化及分析

发布时间：2017-08-30 14:07

  本文关键词：手机3选2卡连接器翘曲与体积收缩的工艺优化及分析

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【摘要】：产品翘曲变形量和体积收缩过大是影响电子连接器零件质量的两个主要因素。应用成型工具CAE软件来模拟电子产品的注塑加工过程,可以预测生产中的质量问题,并且优化工艺参数组合。减少工程技术人员进行产品量试的次数,节约制造成本。本文以昆山科信成电子有限公司某款手机卡连接器产品的加工成型为例,结合计算机工程软件Moldflow来模拟3选2卡连接器的加工过程,优化制品的平面度和体积收缩率,最后通过产品试模来验证。首先,对手机3选2卡电子连接器构建模型,将模型导入到Moldflow CAD Doctor中,对三维模型进行预处理,对模型中的短曲线和自由边,以及自由边的环路进行缝合处理。根据该连接器的特征,选择此仿真软件注塑过程中的填充选项,寻找最佳的浇口。随后根据连接器实际生产的情况,重新创建浇注和冷却方案。其次,建立手机3选2卡连接器模型的注塑系统,然后对该连接器的成型过程中的时间参数如注射因子、冷却因子、保压因子,温度参数即熔体因子、模具因子,压力参数即保压压力因子这六个加工工艺进行优化。根据该连接器的材料的加工特点,对各个加工参数选取五个水平,按照正交法安排试验。然后对试验结果的信噪比进行统计学分析,定量地研究工艺对手机3选2卡连接器优化指标的影响。最后,建立预测手机3选2卡连接器的BP神经网络模型,描述六个工艺参数和该连接器两个优化指标的关系。以该模型数值仿真结果为样本数据,导入设计好的网络模型中。使用该神经网络去预测手机3选2卡连接器在不同加工参数组合下的两个优化指标的数值,这种近似的数学方法体现工程软件对产品品质的优化。与手机3选2卡连接器的正交法所得结果对比,可以发现BP神经网络具有快速和效果好等特点。然后进行量试,试模的结果表明,优化后的加工参数可以把手机3选2卡连接器的翘曲量和体积收缩控制在品保部门要求的范围内。论文工作表明:使用工程软件技术能够在注塑件量试之前对产品进行某些工程问题预测,然后对模型形状或者加工参数进行优化。通过这个方法,可以相应地减少生产时间,节约公司制造成本。在对手机3选2卡连接器模拟过程之后,通过相应的试验,验证了多个工程软件结合使用适用于注塑加工件的制造过程优化,可以消除制造缺陷、改善加工方案。
【关键词】：手机连接器 注塑缺陷 优化 正交法 神经网络
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM503.5;TN929.53
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-24
• 1.1 引言12-13
• 1.2 注塑成型工艺简介13-14
• 1.3 CAE技术在注塑过程中的发展历程14-16
• 1.3.1 CAE技术的介绍14-15
• 1.3.2 注塑模拟CAE软件系统的介绍15
• 1.3.3 CAE技术的发展历程15-16
• 1.4 CAE软件Moldflow应用介绍16-17
• 1.4.1 Molflow软件的介绍16
• 1.4.2 Moldflow软件在注塑成型中的作用16-17
• 1.5 CAE技术在注塑成型过程中的作用17-20
• 1.5.1 优化注塑成型工艺的研究现状17-20
• 1.6 BP神经网络的应用20-23
• 1.7 本文的主要研究内容23
• 1.8 本文小结23-24
• 第二章 连接器产生翘曲变形和体积收缩率的机理24-27
• 2.1 引言24
• 2.2 翘曲变形产生的机理24-25
• 2.2.1 注塑过程中导致注塑制品翘曲的原因25
• 2.3 体积收缩率的机理25-26
• 2.3.1 注塑过程中导致注塑产品体积收缩的原因26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 手机3选 2 卡连接器的前期处理27-36
• 3.1 引言27
• 3.2 连接器模型的前处理27-29
• 3.3 连接器填充系统的设计与优化29-32
• 3.3.1 填充系统的设计29-31
• 3.3.2 填充系统的优化31-32
• 3.4 连接器加工材料的选择32-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 手机3选 2 卡连接器工艺参数正交法设计36-50
• 4.1 引言36
• 4.2 试验方法36-38
• 4.2.1 正交试验的介绍36-37
• 4.2.2 信噪比的特征37-38
• 4.3 正交试验的数据分析方法38-39
• 4.3.1 均值分析法38
• 4.3.2 方差分析法38-39
• 4.4 工艺参数试验方案设计39-41
• 4.5 正交试验结果分析41-44
• 4.5.1 连接器变形量的分析41-42
• 4.5.2 工艺参数对连接器体积收缩率的影响42-44
• 4.6 方差的变量分析44-45
• 4.6.1 连接器翘曲变形量的方差分析44
• 4.6.2 体积收缩率的方差分析44-45
• 4.7 综合质量分析45-49
• 4.8 本章小结49-50
• 第五章 人工神经网络的成型工艺预测及实验验证50-65
• 5.1 人工神经网络的概述50
• 5.2 BP神经网络介绍50-56
• 5.2.1 BP网络的结构51
• 5.2.2 激活函数51-52
• 5.2.3 BP算法的数学表达52-56
• 5.3 基于MATLAB神经网络工具箱编写预测程序56-57
• 5.4 基于BP网络的工艺参数的优化57-59
• 5.4.1 连接器加工工艺进一步优化的步?58
• 5.4.2 连接器加工工艺的优化结果58-59
• 5.5 实验验证59-64
• 5.5.1 试验目的59-60
• 5.5.2 试验主要设备60-62
• 5.5.3 其他辅助设备62-63
• 5.5.4 试验结果63-64
• 5.6 本章小结64-65
• 第六章 总结与展望65-67
• 6.1 主要工作及结论65-66
• 6.2 展望66-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-72
• 攻读硕士研究生期间的学术成果72-73
• 图表清单73-74

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本文编号：759729