汽車前端模塊注塑過程仿真分析和模具的結構優(yōu)化.pdf

1、隨著塑料制品的質(zhì)量和性能不斷提高，全塑型汽車前端模塊廣為各大汽車企業(yè)應用，在這樣一個工程背景下，研究如何通過CAE仿真模擬技術對全塑型前端模塊的注塑成型過程進行分析、優(yōu)化和改進來提高全塑型前端模塊的成型質(zhì)量就顯得非常有必要。
　　本文以杰事杰公司提供的江淮B2車的前端模塊模型為研究對象，首先建立前端模塊的有限元分析模型，確定其網(wǎng)格劃分、材料選擇和冷卻系統(tǒng)的建立，著重研究了不同澆筑系統(tǒng)對于填充時間、流動前沿溫度、氣穴和熔接線等成型質(zhì)

2、量的影響，最終確定一種相對較優(yōu)的澆筑系統(tǒng)。為了研究注射時間、注射壓力、模具溫度、熔體溫度和保壓時間等不同工藝參數(shù)對于翹曲變形量和體積收縮率的影響，通過正交實驗法建立五因素四水平的正交實驗，利用Moldflow分別對每組正交實驗進行模擬分析，對分析結果進行均值極差分析和方差分析確定不同工藝參數(shù)對于翹曲變形量和體積收縮率的影響程度，選取最優(yōu)工藝參數(shù)組合，并進行實驗驗證。隨后建立回歸方程，對翹曲變形量和體積收縮率進行預測，同時驗證正交實驗方法

3、分析結果與回歸方程的分析結果保持一致。
　　利用正交實驗的實驗數(shù)據(jù)作為樣本，建立一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型，對工藝參數(shù)和成型質(zhì)量之間的非線性相互關系進行預測。同時利用Moldflow對于這些工藝參數(shù)進行模擬分析獲得模擬結果，對比預測結果和模擬結果的差距。然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對響應曲面法(RSM）的46組實驗進行預測，得到預測結果作為響應曲面法的實驗結果。通過響應曲面法分析后得到不同的顯著因素，分析顯著因素對翹曲變形量和體積收縮率的