基于二次元与遗传算法的粉末共注射成形充填过程数值模拟研究

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本文采用混合有限元/有限差分法对粉末共注射成形充填过程进行数值模拟研究和实验验证。采用高精度的二次单元格式进行压力场求解,采用遗传算法对Cross-WLF粘度模型进行研究,并对该模型进行多峰分析,通过对芯/壳层界面厚度方向的分析提出实验和数值拟合相结合的方法确定芯/壳层界面的厚度位置,并运用改进的控制体积法对芯、壳层喂料前沿进行追踪。本文共五章。第一章为绪论,主要介绍粉末共注射成形技术概况、注射成形充模流动计算机模拟研究的意义以及粉末注射成形数值求解的研究现状等。第二章首先介绍描述粉末注射充模流动的三个数学模型:广义的Hele-Shaw流动模型、两相流模型和颗粒模型,然后介绍喂料熔体充填的三个粘度模型:幂律模型、Cross-Arrhenius五参数粘度模型和Cross-WLF七参数粘度模型,并对喂料熔体进行粘度测量。第三章和第四章介绍本文的主要结果。第三章首先介绍遗传算法的基本原理和数学模型,讨论采用遗传算法研究Cross-WLF七参数粘度模型的优点,然后用遗传算法进行粘度模型参数拟合以及多峰分析,给出Cross-WLF粘度模型取得最优值时,参数的不同分布空间。研究结果显示采用遗传算法拟合精度明显优于其它算法。第四章视粉末共注射成形充填过程为Hele-Shaw流动,从连续介质所遵循的守恒方程出发,根据实际的充填过程,提出相对合理的假设,简化该流动模型对应的数学模型;利用混合有限元/有限差分法求解控制方程,在压力场的有限元求解中,采用精度高的二次单元(6结点三角形单元)格式进行求解;对芯/壳层界面厚度方向的分析,采用实验和数值拟合的方法确定芯/壳层界面的厚度的位置,并运用改进的控制体积法对芯、壳层喂料前沿进行追踪。用Matlab进行程序开发,获得芯、壳层充模过程中的熔体前沿分布以及温度场和压力场的分布情况。最后将模拟结果与实验结果对比分析,发现在充填初期,模拟的喂料前沿位置与实验吻合较好,但随着充填的进行,两者偏差增大,其原因可能是模拟过程中没有考虑注射坯的收缩造成的。第五章为全文的总结。
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