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基于Moldflow平台的电吹风外壳注塑模具优化设计摘要：科学技术的不断发展，各类信息数据处理软件应运而生。
在进行现代的塑料模具设计过程之中，往往会应用到一种软件，也就是Moldflow，其可以进行模具的注塑成型模拟，进而模拟相应的优化过程。
这种软件的应用对改进注塑件设计上具有较好的作用，被业界广泛应用。
本文对于电吹风的外壳注塑模具优化设计进行了分析，希望可以带来相关思考。
关键词：Mlodflow；电吹风外壳注塑模具；优化设计一、对于塑件进行结构分析对于电吹风外壳进行注塑模具的设计，首先应该对于塑件进行相关的结构分析，也就是对于塑件的基本长宽高进行有效分析，希望可以首先确定电吹风的基本结构，然后确定注塑模具选用的基本材料，在现代之中通常采用的便是ABS塑料，其经过实证验证，成型的收缩率较小，所以这种塑料综合性能较为良好，落实到实际工作之中，具有较强抗冲击能力，并且自身具有较好的物理性能，在实际生产生活之中，作为机械零件的主要生产材料。
落实到Moldflow平台之中，通过将表面网格进行划分，然后对于网格边长进行设置，确定相关数量。
Moldflow是现代CAD、CAM技术等日趋成熟进而掩护出来的软件，其通过对于设计过程进行数据模拟，可以很好的帮助现代在进行注塑模具设计过程中得到良好的相关体验，并且可以很好的帮助设计人员进行一些参数修改，这些修改过程更加良好的帮助工作人员在进行相关设计过程中更直观的显示对于整体结构的影响。
二、注塑模具相关结构设计1、确定总体结构在进行注塑模具的结构设计过程中，首先做的便是确定总体结构，对于电吹风而言，在Moldflow软件之中，应该采取一模两腔，并且中心对称的排列，这种排列方式很好的减少了设计之中需要消耗的成本，需求的结构也较为简单。
2、选择后期的注塑机械在进行注塑机械的选择过程中，应该对于注塑的相应参数进行确定，然后经过计算得出最大注塑压力。
具体的参数主要包括：分型面上的涨开力、平均压力、投影面积、注塑量、单个成品的体积。
基于响应面分析的风力发电机主轴优化设计
欧栋;王建梅;宁可;管永强;王博
【期刊名称】《机械设计》
【年(卷),期】2024(41)4
【摘要】针对高兆瓦风力发电机组质量大可能导致的隐患和失效,文中以风机主轴为研究对象,进行参数化建模,建立对应的有限元模型,根据主轴的极限工况对其进行强度和刚度分析;基于Spearman-Rank(史皮尔曼等级)相关系数,进行DOE试验设计,得到主轴尺寸参数之间的灵敏度图谱,获得对主轴性能影响较大的5种结构尺寸参数;最后,针对主轴结构尺寸参数进行响应面分析,采用MOGA多目标遗传算法进行优化,获得主轴最佳的优化方案。
优化结果表明:优化后模型与原模型相比,主轴系统减重6.28%,且满足主轴强度、刚度设计要求,为以后风力发电机主轴的优化设计提供了理论支撑和参考。
【总页数】7页(P110-116)
【作者】欧栋;王建梅;宁可;管永强;王博
【作者单位】太原科技大学重型机械教育部工程研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TH133
【相关文献】
1.基于响应面分析的双主轴龙门铣床横梁截面优化设计
2.基于结构可靠性分析的风力发电机主轴优化设计
3.基于响应面分析的双主轴龙门铣床横梁截面优化设计
4.基于灵敏度分析与响应面模型的机床主轴箱优化设计
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基于参数敏感性的拉伸夹具响应面优化
陈鑫;寇会贤;刁东明;李品豫;林明明;宁惠君
【期刊名称】《现代机械》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】针对轻薄型复合材料的力学性能测试中,传统夹具普遍存在加持力不足、试件滑移等问题,创新性地提出了一种新型可定位双夹层拉伸夹具的设计。
基于响应面法(RSM),对拉伸夹具的连接结构进行优化设计。
分析结果表明:优化前拉伸夹具的最大等效应力位置在外夹固定块与外夹板间的连接结构处,且存在应力集中现象,而整体结构在最佳优化方案下,最大等效应力降低了17.2%,最大总变形减少了13.6%。
通过仿真模拟代替实际试验,能够有效降低生产成本,对拉伸夹具的结构优化设计具有一定参考意义。
【总页数】5页(P55-59)
【作者】陈鑫;寇会贤;刁东明;李品豫;林明明;宁惠君
【作者单位】河南科技大学土木建筑学院
【正文语种】中文
【中图分类】TG751.9
【相关文献】
1.基于响应面法的滑动结合面动态特性参数优化识别
2.基于响应面法的轮胎胎面挤出机机头流道结构参数优化
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5.基于响应面法的非对称钢桁斜拉桥参数敏感性分析
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基于响应面法的磁悬浮开关磁阻电机优化设计
邵淋晶;朱海浪;张巍
【期刊名称】《电气自动化》
【年(卷),期】2022(44)1
【摘要】为改善磁悬浮飞轮电机的悬浮和转矩性能,提出了一种单绕组磁悬浮开关磁阻电机(single winding bearingless switched reluctance machine,SWBSRM)结构优化设计方法。
通过有限元分析,结合响应面法与遗传粒子群算法对电机结构参数作进一步优化。
首先通过中心复合试验设计建立样本数据空间,建立电机平均悬浮力和转矩的响应面模型。
并以提高转矩和悬浮输出为优化目标,采用遗传粒子群算法获取最优参数组合。
有限元仿真结果表明,优化后的电机平均转矩和平均悬浮力分别提高了22.81%和141.04%,验证了基于响应面法和遗传粒子群算法的SWBSRM结构多目标优化设计的有效性。
【总页数】4页(P3-6)
【作者】邵淋晶;朱海浪;张巍
【作者单位】南京工程学院电力工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM352
【相关文献】
1.单绕组磁悬浮开关磁阻飞轮电机和声混沌搜索优化设计
2.磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计
3.基于响应面法的三相开关磁阻电机阶梯气隙的优化设计
4.单绕组
磁悬浮开关磁阻电机结构优化设计5.飞轮储能用磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计
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基于响应曲面法的工艺参数优化研究近年来，随着工业领域的不断发展，工艺参数优化成为一个备受瞩目的问题。
寻找能够提高生产效率和降低成本的途径，是许多生产厂家和学术界人士一直在探索的方向。
而响应曲面法，则是在众多优化方法中，极为重要的一种。
本文将从响应曲面法的几个方面入手探讨如何基于这一优化方法进行工艺参数优化的研究。
一、响应曲面法的概念响应曲面法，又称为响应面法，是一种寻优的模型优化方法，其核心思想是寻找多个自变量对单一因变量的最优值。
该方法可用于优化复杂的工艺参数，以及优化机器、材料和设计参数等。
通过分析样本数据建立多元回归方程，然后描绘响应曲面，由此实现优化目标的预测和寻找最优参数。
二、响应曲面法的基本步骤响应曲面法分为两个主要步骤：试验设计和响应面推导。
1.试验设计试验设计是获得可靠数据的基础。
设计试验需要在各种因素的影响下测量响应变量的响应值。
对于非线性模型而言，需要进行一定量的重复实验。
设计试验很大程度上取决于响应变量的类型和实际操作背景。
2.响应面推导响应面推导是通过建立响应曲面，进而预测响应变量的最优值。
该过程依赖于推导响应曲面的工具，如偏回归系数、中心复合设计和全面因素设计等。
三、基于响应曲面法的工艺参数优化研究工艺参数优化研究是工业界和学术界一直在关注的问题。
通过响应曲面法分析和优化重要制造参数，可以探索最佳制造参数并优化产品性能。
以下是一些基于响应曲面法的工艺参数优化研究案例：1.进料流量对打印机墨水用量的影响该研究旨在探索进料流量和墨水用量之间的关系。
实验数据的采集包括4个参数（进料流量、增压机压力、墨水压力和喷嘴温度）和1个响应变量（墨水用量）。
然后利用中心复合设计（CCD）建立了回归方程，并用Excel进行数值优化，以确定进料流量的最佳值。
结果表明，在此实验条件下，最佳进料流量为13.6mg/s。
2.最优喷嘴孔径研究该研究旨在优化不同喷嘴孔径下的机器零件质量。
实验数据包括4个参数（喷嘴孔径、刀路速度、切削深度和切削速度）和1个响应变量（光滑度）。
响应面法优化精密排种器性能检测试验设计安爱琴;徐君鹏;逄明华;聂永芳【摘要】应用响应面法优化精播排种器性能检测试验设计.采用二次正交旋转组合设计试验,以合格指数为响应值,进行2因素5水平的响应面分析,建立二次回归模型,分析各因素对响应值的效应关系.优化后获得试验条件为:转速42 r/min,气压472mmH20,在此条件下测得合格指数为94.8712,与模型预测值92.7688基本相符.试验表明,二次正交旋转组合设计结合响应面法可用于排种器性能检测试验的优化和分析.【期刊名称】《广东农业科学》【年(卷),期】2013(040)006【总页数】2页(P176-177)【关键词】排种器;响应面分析;合格指数;二次正交旋转组合设计【作者】安爱琴;徐君鹏;逄明华;聂永芳【作者单位】河南科技学院机电学院,河南新乡 453003;河南科技学院机电学院,河南新乡 453003;河南科技学院机电学院,河南新乡 453003;河南科技学院机电学院,河南新乡 453003【正文语种】中文【中图分类】S223.2;TP391.41精密播种是现代农业增产的重要途径，精确地检测排种器的性能是实现精密播种的重要环节。
为精确检测气吹式播种机的排种器性能，试验应覆盖排种器使用的低速、常速、高速、低压、常压和高压，转速和气压的搭配应能实现较多的排种质量状态[1-2]。
二次正交旋转组合设计是旋转设计的一种，它不仅保留了回归正交设计的优点，还能根据测试值，直接寻求最优区域[2-4]，在很多研究领域得到较为广泛的应用。
响应面法（RSM）是综合数学建模和统计学方法，以回归方程作为函数估算的工具，将多因子试验中因素与试验结果的关系用多项式拟合，将因素与试验结果的关系函数化，从而得到最佳工艺参数的设计方法[5-7]，也已被广泛用于众多研究领域。
鉴于此，我们采用二次正交旋转组合，设计各种转速和气压组合因素试验，研究不同试验因素对排种器性能的影响，并结合响应面法，对各因素与响应值之间的相关性进行分析，完成试验设计的优化。
基于响应面全局优化技术的蜂窝板材料性能参数修正孙卫青;程伟【摘要】蜂窝夹层板结构广泛应用于航空航天行业中,建立准确的蜂窝夹芯板有限元模型是分析和优化航天器微振动的必要前提.基于蜂窝芯的力学等效参数模型,建立了蜂窝板的动力学有限元模型.使用正交数值实验设计筛选出对蜂窝板动力学性能影响最大的蜂窝芯等效材料参数,并利用基于响应面模型自适应采样技术的全局优化方法快速地完成了蜂窝芯关键材料参数的优化修正.修正后的蜂窝板有限元模型前六阶模态频率与实验结果的平均误差小于1％.【期刊名称】《材料工程》【年(卷),期】2019(047)005【总页数】8页(P159-166)【关键词】数值实验设计;有限元模型修正;全局优化;蜂窝;结构动力学;响应面模型【作者】孙卫青;程伟【作者单位】北京航空航天大学航空科学与工程学院,北京100191;北京航空航天大学航空科学与工程学院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】V216.5+4;TB533+.1近年来，航天器的微振动问题已经引起越来越多的关注。
微振动是由各种扰振源(如动量轮，控制力矩陀螺和太阳能帆板作动器)所激励引起，而后通过航天器的结构传递到成像或指向装置，导致精度降低。
微振动的能量分布在1kHz左右的较宽的频率范围内，可能会激发起航天器上某些结构件的弹性体模态，而且这种宽频的振动又无法通过姿态调整系统或轨道控制系统来进行抑制。
对于微振动的控制有两种途径。
一方面，国内外有很多学者在研究通过设计无源或有源隔振器来最小化扰振源作用到结构上的载荷。
而另一方面，可以通过优化航天器结构，并采用具有高刚度/质量比的材料(例如目前广泛使用的蜂窝夹层板)，从而降低传递到最终目标点的振动。
对于蜂窝夹层板结构的动力学特性研究，早在20世纪80年代，基于Mindlin板壳理论，曾经开发出了一些夹层板弯曲振动的理论方法[1-4]。
而自20世纪90年代以来，有限元(FE)方法开始广泛应用于结构动力学仿真[5-13]。
实验设计及kriging响应面在优化设计中的应用徐兴伟;胡晓兵;武韶敏;赵清祥【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》【年(卷),期】2017(000)001【摘要】为了减轻结构自重,需对结构进行优化设计.而复杂工程优化问题中,设计变量多且多属于非线性问题,所以对工程优化问题存在着计算时间长、优化效率低且准确性难以判断等特点.将代理模型引入在优化设计中,并通过实验设计方法得到实验设计点,根据实验设计点建立Kriging响应面,对Kriging响应面模型进行优化设计.得出该方法对结构优化设计有很显著的效果.最后以门式起重机主梁为例,建立对应的Kriging响应面进行优化设计,使用该方法优化后,其门式起重机主梁自重减轻了20%,并采用有限元方法验证了结果的准确性.对研究轻量化设计有着重要的参考及借鉴意义.【总页数】5页(P62-65,69)【作者】徐兴伟;胡晓兵;武韶敏;赵清祥【作者单位】四川大学制造科学与工程学院,成都 610065;四川大学制造科学与工程学院,成都 610065;四川大学制造科学与工程学院,成都 610065;四川大学制造科学与工程学院,成都 610065【正文语种】中文【中图分类】TH122;TG68【相关文献】1.Kriging响应面代理模型在有限元模型确认中的应用 [J], 张冬冬;郭勤涛2.Kriging模型在潜器型线优化设计中的应用研究 [J], 宋磊;王建;杨卓懿3.细化Kriging模型在轻轨车轴优化设计中的应用 [J], 蔡明浩; 兰少明; 黄坤兰; 王杰4.KRIGING-粒子群算法耦合模型在调水优化设计中的应用 [J], 孟现军5.Kriging与响应面方法在气动优化设计中的应用 [J], 王晓锋;席光;王尚锦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
收稿日期:2010201215。
作者简介:曹将栋,1979年生,男,工学硕士,讲师,从事模具设计与制造方面的教学与研究工作。
E 2mail :caojd @nt 2 。
基金项目:南通航运职业技术学院院级课题(编号H YK J/2009b07)。
机械与模具基于响应面模型的电吹风外壳成型收缩率优化曹将栋(南通航运职业技术学院,江苏南通,226010) 摘要:以电吹风外壳注射成型工艺设计作为研究对象,通过Moldflow 软件显示的主要缺陷为塑件的体积收缩率较大。
采用正交试验法可获得影响体积收缩率的重要因素,通过二阶响应面法中的等径设计进行相关参数优化,并对设计的方案进行了验证。
结果表明,应用响应面模型进行优化设计是提高产品质量的一种有效途径。
关键词: 正交法 响应面模型 注塑 模具 收缩率 计算机辅助工程Optimization for Shrinkage in Injection Mould of H airdryer ShellB ased on R esponse Surface ModelCao Jiangdong(Nantong Shipping College ,Nantong ,Jiangsu ,226010)Abstract :The hairdryer shell was taken as t he object of research and analysis by Mold 2flow software.The result of t he analysis show t hat shrinkage of p roduct s is beyond t he scale permitted.The important factors influencing shrinkage of product s were obtained by ort hogonal met hod.And t hese relative parameters were optimized wit h response surface model (RSM ).The solution was tested.The result s demonst rate t hat optimization adopting respo nse surface model is a effective way of improving quality of p roduct s.K ey w ords :ort hogonal met hod ;response surface model ;injection ;mould ;shrinkage ;comp uter aided engineering 近年来,遗传算法、梯度法、模拟退火算法和响应面法等数值优化算法广泛应用于优化设计中,每种方法均有其适用范围与优缺点。
传统的梯度法因其本身的局限性不能进行全局寻优;遗传算法等启发式算法因其过多地时间消耗一时也难以应用;而响应面模型是数学方法和统计方法结合的一种算法,其基本思想是通过近似构造一个具有明确表达形式的多项式,来对所感兴趣的响应受多个变量影响的问题进行建模和分析,最终达到优化响应值的目的[1,2]。
这种算法简单、省时,通过选取一定量的样本,构造近似函数。
其中以二阶响应面模型应用最为广泛,因其含有线性项、二次项和交叉项,故在设计响应与设计变量的关系描述上,比其他方法更准确[3～5]。
因此在注射成型过程中,如果能很好地使用该方法,准确地确定注塑工艺参数,将可以有效地提高产品的质量,缩短产品生产周期。
1 塑件正交试验研究该产品为吹风机的外壳,总体长度为180mm ,宽度为90mm ,高度为25mm 。
采用・35・ 现代塑料加工应用 2010年第22卷第3期MODERNPLASTICS PROCESSIN G AND APPL ICA TIONSABS (丙烯腈2丁二烯2苯乙烯共聚物)塑料,成型收缩率为0.4%～0.7%,综合性能较好,冲击强度较高,化学稳定性、电性能良好。
体积为29.519cm 3,壁厚为2mm ,其质量为30.995g ,通过Moldflow 软件,对该产品进行填充、流动、冷却和翘曲分析。
从分析结果看,主要变形是由于收缩不均匀引起的。
通过正交试验法来获得在注射成型过程中的最优工艺参数。
试验采用Moldflow 软件进行模拟,其模型如图1所示。
图1 Moldflow 分析模型正交试验实际就是使用正交表来安排试验的方法,而正交表是按正交排列好的用于安排多因素试验的表格,根据正交试验的要求,确定试验因素的个数及每个因素变化的水平数,选用合适的正交表,确定试验次数,安排试验[6,7]。
研究注塑压力、熔体温度、保压压力、保压时间、模具温度以及冷却时间6个因素在3水平下的电吹风外壳的成形性(如表1所示),选用全因素的L18(36)正交表。
所有因素完全试验需要进行36(729)次试验,而选用正交试验只进行18次,仅占2.47%。
具体试验方案与结果如表2所示,其中最大成型收缩率为y 。
表1 正交试验因素水平表因素水平A注射压力/MPaB熔体温度/℃C保压压力/MPaD保压时间/sE模具温度/℃F冷却时间/s1110250801040202120260901550303130270100206040表2 正交试验结果试验号因素AB C D E F y ,%1A 1B 1C 1D 1E 1F 12.6422A 1B 2C 2D 2E 2F 22.5123A 1B 3C 3D 3E 3F 31.6834A 2B 1C 1D 2E 2F 32.6865A 2B 2C 2D 3E 3F 12.3466A 2B 3C 3D 1E 1F 21.6577A 3B 1C 2D 1E 3F 22.2398A 3B 2C 3D 2E 1F 31.7569A 3B 3C 1D 3E 2F 12.57310A 1B 1C 3D 3E 2F 21.82211A 1B 2C 1D 1E 3F 32.62212A 1B 3C 2D 2E 1F 12.07813A 2B 1C 2D 3E 1F 32.34814A 2B 2C 3D 1E 2F 11.73415A 2B 3C 1D 2E 3F 22.62816A 3B 1C 3D 2E 3F 11.90317A 3B 2C 1D 3E 1F 22.61918A 3B 3C 2D 1E 2F 32.247 各水平y 均值和极差如表3所示。
表3 各水平y 均值和极差项目ABCDEFK 1 2.233 2.261 2.635 2.196 2.183 2.213K 2 2.233 2.272 2.295 2.260 2.262 2.246K 3 2.223 2.144 1.759 2.232 2.244 2.230R0.010.1280.8760.0640.0790.033 注:K 1,K 2,K 3为各水平y 均值,R 为各因素的极差。
由表3可见,极差的大小排序为R C >R B >R D >R E >R F >R A 。
极差越大说明该因素对试验结果y 值的影响越大,该因素越重要。
作出各因素与试验结果的关系图(见图2),即可看出各因素水平值对试验结果的影响趋势。
图2 工艺参数对最大体积收缩率的影响・45・ 现 代 塑 料 加 工 应 用 2010年6月 2 响应面模型响应面方法(Respons Surface Met hod ,RSM )是试验设计与数理统计相结合的优化方法,可以全面观察响应变量在设计空间的变化,最初用于物理试验数据分析以便得到经验模型。
由于该方法的易操作性,逐渐广泛应用于数值优化设计中[8,9]。
RSM 中的等径设计是由均匀分布在圆(阶数m =2),球(m =3),超球体(m >3)的一些设计点组成。
而这些点形成一种规则的多面体或者正多边形,例如:m 为2时的正五边形、正六边形等。
等径的意思是试验点均衡分布在以中心点为心的等距圆周或球面上。
设影响质量评价指标的关键因素有n 个,分别为k 1,k 2,…,k n 。
它们之间存在一定函数关系,表示为y =f (k 1,k 2,…,k n ),根据试验数据,可以计算出y 和k 1,k 2,…,k n 之间近似的显式函数关系表达式。
根据等径试验设计的要求,对关键因素k i的取值水平进行编码,变为编码后变量x i 。
假设k i 的取值范围为[k min ,k max ],它们之间的线性编码公式为:x ij =k ij -k i 0Δ(1)式中:i ,j ———因素k i 的取值水平;k i 0———因素k i 在等径取值范围内的中心点值,即k i 0=k min +k max2;Δ———因素k i 在等径取值范围内离中心点值的变化区间,Δ=k max -k i 0。
经过正交试验分析,得出参数中保压压力和熔体温度对收缩率影响最大。
考虑注塑过程中的实际情况,取保压压力p 为110M Pa ,熔体温度t 为280℃。
因此,采用以P 为110M Pa ,t 为280℃为中心的八边形等径因子设计的试验计划,试验的取值范围为:100M Pa ≤P ≤120M Pa ,260℃≤t ≤300℃,如图3所示。
变量编码式子:x 1=P -11010(2)x 2=t -28020(3) 用二次多项式模型作为实际函数f (k 1,k 2,…,k n )的近似。
由于二次函数在设计空间内是二次曲面,即用二阶响应曲面逼近实际函数:式中,β为回归系数,p 为自然数。
图3 m 为2时响应面模型表4为八边形等径试验结果。
表4 八边形等径试验结果试验序号试验组合P /MPat /℃变量编码x 1x 2y ,%1103294-0.70.7 1.4592103266-0.7-0.7 1.53331172940.70.70.89841172660.7-0.70.960511028000 1.1856100280-10 1.6017120280100.79181102600-1 1.235910030011.139通过对以上数据的拟合,采用二阶响应面模型,进行优化设计,x ,y 数据由表4可知。
由此可以计算出拟合系数:・55・ 曹将栋.基于响应面模型的电吹风外壳成型收缩率优化y =1.1905-0.4598x 1-0.0487x 2-0.1573x 21+0.0634x 22+0.0065x 1x 2 (5)图4为二阶响应曲面网格。
图4 二阶响应曲面网格由图4可以看出,最大收缩率响应面的最小值大致在画圈处,应用Matlab 二元非线性约束回归优化,可得出最优解x 1=0.9887,x 2=0.5502,最小值y =0.6757。
