【摘 要】
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以某型号手持测振表为实例,分析其结构特点,选择合适的材料,在Moldflow中建立注塑系统,并对其进行注塑翘曲变形分析.设计正交试验,将塑件的最大翘曲变形量作为优化指标,利用极差和方差分析法优化注塑工艺参数.基于正交试验数据建立BP神经网络预测模型,并对塑件的最大翘曲变形进行预测.结果表明:当模具表面温度为30℃,充填压力为96％,熔体温度为240℃,塑件的最大翘曲变形为0.969 mm,与初始参数相比降低27.09％.建立的BP神经网络预测模型误差范围在0.13％～2.67％之间,具有较高的准确性和可靠
【机 构】
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无锡科技职业学院,江苏无锡214028;无锡职业技术学院,江苏无锡214000
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以某型号手持测振表为实例,分析其结构特点,选择合适的材料,在Moldflow中建立注塑系统,并对其进行注塑翘曲变形分析.设计正交试验,将塑件的最大翘曲变形量作为优化指标,利用极差和方差分析法优化注塑工艺参数.基于正交试验数据建立BP神经网络预测模型,并对塑件的最大翘曲变形进行预测.结果表明:当模具表面温度为30℃,充填压力为96％,熔体温度为240℃,塑件的最大翘曲变形为0.969 mm,与初始参数相比降低27.09％.建立的BP神经网络预测模型误差范围在0.13％～2.67％之间,具有较高的准确性和可靠性,可应用于注塑成型参数优化,以提高生产效率.
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