在注塑成型领域,模具温度的高低及分布均匀性是影响塑件的生产效率和质量的关键因素。注塑模的温度状态受多种因素的影响,但其控制和调节主要靠冷却系统来完成。准确地分析冷却系统各参数对模具温度场的影响,以获得更高效的冷却和均匀一致的模具型腔表面温度,对注塑模设计具有十分重要的意义。 冷却系统优化问题是在冷却过程数值模拟的基础上,利用遗传算法来实现的。在冷却过程数值模拟过程中,我们可以得到型腔各单元在不同时刻的温度分布以及冷却时间的长短,这些数据为遗传算法提供了依据。遗传算法是借助于计算机编程,将待求问题的解表示成染色体,从而构成一个种群,并将它们置于问题的求解环境中,根据适者生存的原则,从中选择适应环境的染色体进行复制,且通过交叉、变异两种基因操作产生新的一代更适应环境的种群,经这样一代代地不断变化,最后收敛到一个最适应环境的染色体上,即求得问题的最优解。 本文将数值模拟技术和遗传算法相结合,对注塑模冷却系统进行优化,确定冷却管道的大小及空间位置,以达到最佳的型腔温度分布。其主要工作如下: 1.在对模具冷却过程进行深入分析的基础上,基于使模具型腔温度分布尽可能均匀的考虑,构造了符合实际问题的数学模型(目标函数和约束条件),并对该模型做了适当的简化。 2.在冷却过程数值模拟的基础上,采用遗传算法对该问题进行求解。在求解过程中,根据实际情况确定冷却系统基因表达,对目标函数进行适当的变换确定适应度函数以及适应度函数的定标,采用二进制编码方式并对染色体进行了复制、交叉、变异等一系列操作。同时,为了避免早熟现象的发生,对交叉和变异算子进行了调整。 3.采用C++语言编写优化程序。通过两个算例,对冷却系统管道位置及其管道半径进行了优化,并对优化前后型腔温度进行了比较。