轻量化是未来无人机发展的方向,而采用碳纤维材料进行表面强化正是实现轻量化的重要突破口。碳纤维增强复合材料主要采用的成型方式是注塑成型,其中Moldflow作为注塑成型仿真软件的典型代表,可以对注塑成型过程中出现的缺陷进行预测和修正,在实际的加工制造过程中,具有一定的实际指导意义。本文采用Moldflow软件对无人机固定翼注塑成型过程进行了数值模拟分析,并以此为基础,用正交试验法和BP神经网络法相结合的方法,对无人机固定翼注塑成型进行了工艺参数优化,最后进行了实验验证,具体工作如下:(1)利用Solidworks建立了无人机固定翼的三维模型,将模型导入到Moldflow进行网格划分,确定分析类型和材料方案。以此为基础,在Gate Location模块中分析出最佳浇口位置,选择最佳浇注系统方案和冷却方案。然后在推荐工艺下,对充填、流动、翘曲等注塑过程进行了模拟仿真,并对其在注塑成型过程中出现的缺陷进行了理论分析。(2)为了解决成型中的缺陷,根据经验选取保压压力、保压时间、填充时间、模具温度、熔体温度为注塑成型主要的影响因素,基于L25(55)的正交试验表,对注塑成型工艺进行参数优化。最终得出了翘曲变形量、体积收缩率、缩痕指数最小的影响因子组合。(3)依据正交试验法存在的离散缺陷,以正交试验的数据为样本数据,建立了 BP神经网络模型。通过不断训练,来实现对翘曲变形量、体积收缩率、缩痕指数的预测,线性逼近数据的最优预测范围,得出最佳的影响因子组合。(4)采用三坐标测量机进行了翘曲变形量检测试验,观测翘曲量是否满足公差要求;采用目测方法进行熔接痕观察实验,检测成型件表面质量;设计纤维分布扫描电镜实验,检测纤维分布的均匀性。