气体辅助注塑成型工艺,是近年来为了克服传统注塑成型的局限性而迅速发展起来的一种新的塑料加工成型技术,是塑料加工业的一次革命。传统注塑成型在遇到成型制件壁厚不均匀时,容易产生制件翘曲变形,表面有缩痕等众多缺陷。气体辅助注塑成型技术利用高压气体在注塑件内部产生中空截面,实现气体保压,能消除传统注塑成型中一些无法解决的制品缺陷问题。因此气体辅助注塑成型具有传统注塑成型工艺无法比拟的独特的优势,因而在生产实际中越来越被广泛应用。由于气体辅助注塑成型工艺过程引入了气体注射,使其工艺过程更加复杂,工艺参数更难设定,如果设定不当会在气辅制品中产生多种缺陷。因此,如何合理的确定气辅工艺参数,防止缺陷的产生是气辅成型技术的关键。 针对气辅注塑成型这样复杂的过程,运用CAE技术模拟分析是进行工艺参数优化的主要方法之一。目前一般利用CAE来反复试模,对气辅成型大型复杂制品分析时间长,过程也较复杂,同时在有效应用CAE分析进行气辅注塑工艺参数设定使制品达到无缺陷的目的方面的研究尚不完善。 近年来人工智能技术,在传统注塑成型分析得到了应用。总结起来主要是通过智能技术对缺陷进行单指标预测,但对指标间的相互影响考虑不够。 针对上述状况本文在以下几个方面作了深入研究: 1.在气—熔两相流变理论和气辅成型仿真理论的基础上,阐述了气辅成型的关键技术。 2.系统分析了气辅制品缺陷形成原因与解决方法,提出新的缺陷分类方法和缺陷量化方法。 3.研究并提出了运用正交实验原理进行CAE模拟结果的多指标综合平衡分析方法,用于气辅注塑成型工艺参数组合设定。 4.研究了基于BP神经网络的气辅工艺参数智能设定方法,实现了根据缺陷指标进行高效快速气辅工艺参数的智能设定。