基于CAE汽车天窗滑轨注塑工艺多目标优化与模具设计

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随着汽车工业的快速发展,在汽车轻量化的背景下推动塑料在汽车上广泛应用。注塑成型是塑料制品常用的成型工艺,在实际生产中,注塑制品往往会产生收缩和翘曲变形等缺陷。随着CAD/CAE技术在注塑模具设计和成型工艺参数优化中的迅速推广,有效地提高了塑件质量和生产效率。本文将以某公司生产的汽车天窗滑轨作为研究对象,运用CAE模拟软件和数学优化方法,探究如何高效准确地对汽车天窗滑轨进行合理的模具设计及成型质量优化。首先,介绍了塑料在汽车上的应用和优势,概述了注塑成型CAE技术及其理论基础,分析了翘曲变形和收缩产生的主要原因和解决措施。利用三维设计软件UG对汽车天窗滑轨进行模具设计,运用Moldflow模流分析软件,对汽车天窗滑轨进行预成型模拟,将模拟结果、流变学设计原理与模具设计准则结合,为模具设计提供理论依据,缩短了模具设计开发周期。其次,针对注塑成型过程中容易产生收缩和翘曲变形这一情况,以顶出时体积收缩率和翘曲变形量为优化目标,选取模具温度、熔体温度、保压压力和保压时间作为设计变量,进行四因素五水平的中心复合试验设计,结合Moldflow软件模拟结果,建立设计变量与目标之间响应面模型,并分析了单因素和多因素交互作用对顶出时体积收缩率和翘曲变形量影响规律。最后,为了实现汽车天窗滑轨成型工艺参数的多目标优化,利用基于NSGA-II改进的多目标优化算法对两个优化目标的响应面模型进行求解,找到了有效控制收缩和翘曲变形的工艺参数组合,即模具温度为64℃,熔体温度为265℃,保压压力为注射压力的99.53%,保压时间为13s。同时,在Moldflow软件中模拟最佳工艺参数组合,所得的模拟结果与优化算法的预测值误差很小,证明了多目标遗传算法的可靠性。并且将最佳工艺参数组合用于实际生产中,生产出满足质量要求的产品,表明数值模拟技术、响应面优化方法与基于遗传算法多目标优化算法综合应用能够有效提高注塑件成型质量,缩短产品开发周期。
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