期刊检索

  • 2024年第32卷
  • 2023年第31卷
  • 2022年第30卷
  • 2021年第29卷
  • 2020年第28卷
  • 2019年第27卷
  • 2018年第26卷
  • 2017年第25卷
  • 2016年第24卷
  • 2015年第23卷
  • 2014年第22卷
  • 2013年第21卷
  • 2012年第20卷
  • 2011年第19卷
  • 2010年第18卷
  • 第1期
  • 第2期

主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 中国材料研究学会
哈尔滨工业大学
主编 苑世剑 国际刊号ISSN 1005-0299 国内刊号CN 23-1345/TB

期刊网站二维码
微信公众号二维码
引用本文:王梦寒,董晶晶,周 杰,代 忠,邹 鹰,姚小兵.基于代理模型和改进遗传算法的注塑翘曲优化[J].材料科学与工艺,2013,21(2):96-101.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20130217.
WANG Meng-han,DONG Jing-jing,ZHOU Jie,DAI Zhong,ZOU Ying,YAO Xiao-bing.Surrogate model and improved genetic algorithm-based warpage optimization of injection molding[J].Materials Science and Technology,2013,21(2):96-101.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20130217.
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 2203次   下载 1311 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
基于代理模型和改进遗传算法的注塑翘曲优化
王梦寒1,董晶晶1,周 杰1,代 忠2,邹 鹰2,姚小兵2
(1.重庆大学 材料科学与工程学院,重庆 400030;;2.格力电器(重庆)有限公司,重庆 400039)
摘要:
提出一种最小化制品翘曲的注塑工艺参数优化集成方法.以空调柜机顶盖注塑制品开发为例,该方法使用Moldflow软件分析制品的翘曲变形,运用田口方法确定与制品翘曲量密切相关的工艺因素,然后采用响应曲面法(RSM)和改进的精英保留自适应遗传算法(EAGA)相结合的方法,建立主要影响工艺参数与制品翘曲量之间的关系模型,通过对模型寻优以实现对制品翘曲的优化.该方法的适用性在制品的实际生产中得到了验证.
关键词:  注塑成型  翘曲变形  工艺参数优化  响应曲面法  改进遗传算法
DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20130217
分类号:
基金项目:重庆市自然科学重点基金项目(CSTC2009BA4065).
Surrogate model and improved genetic algorithm-based warpage optimization of injection molding
WANG Meng-han1,DONG Jing-jing1,ZHOU Jie1,DAI Zhong2,ZOU Ying2,YAO Xiao-bing2
(1.College of Material Science and Engineering,Chongqing University,Chongqing 400030,China; ;2.Gree Electric Appliances(Chongqing) Co.,Ltd.,Chongqing 400039,China)
Abstract:
In this paper,an integrated optimization method was proposed to minimize warpage.An air-condition top cover was taken as an example in the research of warpage optimization of injection molding.Molflow software was used to analyze the warpage deformation of the injection-molded parts,and the significant process parameters influencing warpage were determined using FE analysis results based on Taguchi method.Then a predictive model for warpage index was created and the optimum process parameter values were solved by combining response surface methodology (RSM) and an effective genetic algorithm (GA) improved by using self-adaptive and elitism strategies.The actual production shows that the optimization method proposed is feasible and effective in processing plastic part.
Key words:  injection molding  warpage deformation  process parameters optimization  response surface methodology  improved genetic algorithm

友情链接LINKS