一种基于科学试模的注塑工艺参数智能设定方法技术

本发明专利技术公开一种基于科学试模的注塑工艺参数智能设定方法，包括11步，首先，获取模具及产品信息；利用模流软件进行科学试模，获得产品成型工艺窗口；在工艺窗口内设定正交实验表，根据正交实验方案进行产品模流分析；获取模流结果数据集，并分为训练集、验证集和测试集；构建BP神经网络；训练并验证神经网络；构建遗传算法；推荐初始工艺参数；注塑机生产制品；修正预测模型；最后推荐修正工艺参数。本发明专利技术利用科学试模确定工艺窗口，通过工艺窗口确定神经网络预测模型的训练数据范围，解决了神经网络需要大量训练数据问题，减少了模流分析针对无效参数的计算，防止神经网络对无效数据的训练，提高训练数据有效性及预测结果可靠性和可解释性。可解释性。可解释性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于科学试模的注塑工艺参数智能设定方法


[0001]本专利技术属于注塑成型
，具体涉及一种基于科学试模的注塑工艺参数智能设定方法。

技术介绍

[0002]注塑成型作为高分子材料最重要的加工方式之一，具有生产效率高、产品精度高、成型一致性好等优点，并且其具有自动化程度高的优势。然而在实际生产过程中，产品在试模生产时需要操作人员具备丰富的生产经验，并通过反复试凑才可完成注塑成型工艺参数的设定。这使得大型产品的试模存在较高的时间成本和材料成本，此外，对于精密制品也可能因肉眼无法检测的内应力不均等缺陷影响产品质量，最终对后续的连续生产过程造成影响。
[0003]随着人工智能技术在制造领域的发展和完善，研究人员通过专家系统、案例推理系统等构建了注塑成型工艺知识库，逐步实现了注塑成型过程工艺参数的智能调整。针对注塑成型初始工艺参数的设定，研究人员采用人工神经网络构建了预测系统，实现了初始工艺参数的预测。然而，神经网络的黑匣计算方式导致预测过程和预测结果的可解释性差。现有的注塑成型工艺参数智能预测方法存在训练数据量需求大、预测结果偏差大的问本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于科学试模的注塑工艺参数智能设定方法，其特征在于，所述方法包括步骤：步骤S10：获取模具及产品信息；步骤S20：利用模流软件进行科学试模，获得产品成型工艺窗口；步骤S30：在工艺窗口内设定正交实验表，进行产品模流分析；步骤S40：获取模流结果数据集，并分为训练集、验证集和测试集；步骤S50：构建BP神经网络；步骤S60：训练并验证神经网络：将步骤S40获得的训练集数据导入BP神经网络进行训练，根据模型预测设置BP神经网络参数；步骤S70：构建遗传算法；步骤S80：推荐初始工艺参数：预测模型根据产品要求预测并推荐初始工艺参数；步骤S90：注塑机生产制品：在注塑机上输入所推荐的初始工艺参数，检测实际制品质量是否满足生产要求；步骤S100：修正预测模型：步骤S110：推荐修正工艺参数；所述步骤S10包括：将模具三维信息导入模流分析软件，通过模流软件识别获取模具型腔的浇口、流道和型腔结构特征，识别模具的水路特征；所述步骤S20包括：在模流软件中定义产品的材料信息；在模流软件中进行科学试模流程，科学试模流程包括下述步骤：注射速度确定、型腔平衡确定、注射压力确定、保压压力确定和保压时间确定等，所述科学试模流程获取的成型工艺窗口包括：熔体温度、模具温度、注射速度、保压压力、保压时间等；其中，熔体温度、模具温度根据材料提供厂商推荐温度所确定。2.根据权利要求1所述的一种基于科学试模的注塑工艺参数智能设定方法，其特征在于，步骤S20包括如下步骤：a)步骤S21注射速度确定的步骤包括：设定单段射速，选择最大注射速度，模拟并记录螺杆峰值压力和注射时间；以最大注射速度的10％作为间隔依次降低注射速度，重复以上步骤并记录数据；根据所记录的螺杆峰值压力和填充时间绘制剪切速率与有效粘度的关系曲线，熔体粘度平缓的区间即为注射速度确定的数值区间；b)步骤S22型腔平衡确定的步骤包括：采用无保压注射的方式，设置保压时间和保压压力均为0，模拟10次并计算多模腔制品型腔的重量差值，当重量差值小于产品规定差值时，认为型腔充填平衡；c)步骤S23注射压力确定的步骤包括：采用无保压注射的方式，设置保压时间和保压压力均为0，设置V/P转换点分别充填至型腔的20％、40％、60％、80％和100％，模拟并记录每次充填的螺杆峰值压力，判断注射峰值压力是否超过机台最大注射压力值，当未超过时，认为注射机台符合制品的注塑要求；d)步骤S24保压压力确定的步骤包括：设置熔体温度为材料推荐区间的下限，V/P转压点...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢鹏程，马艺涛，王新铭，周洋，党开放，丁玉梅，杨卫民，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：