劉杰 黃瑤

(江蘇大學材料科學與工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江，212013)

機械與模具

基于灰色關(guān)聯(lián)理論的汽車門內(nèi)板注塑工藝多目標優(yōu)化設(shè)計

劉杰 黃瑤

(江蘇大學材料科學與工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江，212013)

摘要：以汽車門內(nèi)板為研究對象，采用正交試驗法選取熔體溫度、模具溫度、冷卻時間、保壓時間、保壓壓力為試驗主要因素，運用moldflow軟件研究了工藝參數(shù)對塑件翹曲變形量和體積收縮率的影響規(guī)律，建立了參數(shù)與塑件質(zhì)量的灰色關(guān)聯(lián)度模型，獲得了同時滿足翹曲變形和體積收縮率最小的組合工藝參數(shù)，將最優(yōu)工藝參數(shù)應(yīng)用到實際生產(chǎn)中，得到了符合要求的產(chǎn)品。

關(guān)鍵詞：汽車門內(nèi)板注塑工藝正交設(shè)計灰色關(guān)聯(lián)模型翹曲變形體積收縮率

汽車的輕量化設(shè)計是汽車工業(yè)發(fā)展的主要目標之一，具有質(zhì)輕、耐蝕、成型自由、可回收等特點的塑料在汽車上得到廣泛運用。其中車用塑料中以玻璃纖維增強塑料具有較低的密度、優(yōu)良的性能以及可循環(huán)使用等優(yōu)點, 正在取代傳統(tǒng)金屬件在汽車前端模塊、門板、油箱和底護板等零件中的應(yīng)用。其中注射成型塑料件的翹曲變形是常見的產(chǎn)品缺陷之一，變形不僅會影響產(chǎn)品外觀質(zhì)量，更重要的是影響產(chǎn)品的裝配精度，降低產(chǎn)品合格率。注射過程參數(shù)設(shè)計是一個非線性的耦合優(yōu)化過程，眾多學者都在注塑工藝塑料件的質(zhì)量影響方面進行了研究。

本工作以翹曲變形量和最小體積收縮率為目標，將灰色關(guān)聯(lián)分析與注射成型計算機輔助工程(CAE)相結(jié)合，優(yōu)化獲得了最佳的注塑工藝參數(shù)。

1塑件分析及成型方案

1.1塑件分析與網(wǎng)格劃分

某公司生產(chǎn)的汽車門內(nèi)板的三維如圖1所示，尺寸為770 mm×581 mm×82 mm，平均厚度為2 mm，其材料為Ticona公司生產(chǎn)的CelstranPP/GF30(其中PP為聚丙烯，GF30為質(zhì)量分數(shù)30%的玻璃纖維)，塑件結(jié)構(gòu)比較復雜，產(chǎn)品尺寸精度要求高，注射成型難度大。

圖1　 汽車門內(nèi)板三維

在CATIA軟件中建立汽車門內(nèi)板計算機輔助設(shè)計(CAD)模型，由于產(chǎn)品的投影面積較大，且門內(nèi)板屬結(jié)構(gòu)件沒有特殊外觀要求，在盡量減少料頭并充分充填情況下，選用3個點澆口加一段冷流道潛伏式澆口設(shè)計。在塑件凹凸模兩側(cè)添加冷卻水路，水路直徑12 mm。

把模型導入hypermesh軟件中，將模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中存在的一些錯誤如自由邊、干涉、重疊面等進行修復，并隨之進行模型網(wǎng)格劃分，將其中尺寸較小的圓角、倒角等去掉，提高網(wǎng)格質(zhì)量與匹配度。最后將劃分好網(wǎng)格的模型導入moldflow中進行成型工藝分析，塑件網(wǎng)格劃分后為圖2所示。

圖2 熱流道澆注系統(tǒng)及冷卻系統(tǒng)

1.2成型工藝設(shè)定及試驗

根據(jù)實際生產(chǎn)經(jīng)驗，選取模具溫度、熔體溫度、冷卻時間、保壓時間、保壓壓力為影響塑件翹曲變形量和體積收縮率的5個主要因素，分別標為A，B，C，D，E，由材料物性各因素的推薦值，在取值范圍內(nèi)，選取4個水平,正交試驗設(shè)計如表1。

表1　注射工藝參數(shù)及水平設(shè)置

按照表1的注塑工藝參數(shù)，運用moldflow軟件進行(填充+翹曲)模擬試驗，試驗結(jié)果如表2所示。

表2　正交試驗方案及結(jié)果

1.3試驗結(jié)果分析

表3、表4為產(chǎn)品的翹曲變形量及頂出時體積收縮率在各因素水平上的平均值，從試驗的數(shù)據(jù)分析顯示了各因素水平對塑件成型質(zhì)量的影響。在較低的模具溫度和較長的保壓時間下，可以獲得翹曲變形量小的產(chǎn)品，同時產(chǎn)品的體積收縮率也減小。冷卻時間對產(chǎn)品的翹曲變形量和體積收縮率影響不明顯，較大的保壓壓力可以獲得體積收縮率較小的產(chǎn)品。由試驗數(shù)據(jù)分析可得出最小的翹曲變形量和最小的體積收縮率因素指標序列，如表5。

表3　翹曲變形量均值　mm

表4　頂出時體積收縮率均值　%

表5　最優(yōu)因素序列

由表5的最優(yōu)因素序列可知：獲得最小翹曲變形量的最佳參數(shù)組合是A1B1C1D4E1，而獲得最小頂出時體積收縮率的因素組合是A1B1C2D4E4，兩者的最優(yōu)參數(shù)組合不同，想要獲得同時滿足較小翹曲變形量和較小體積收縮率的產(chǎn)品，可以運用灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度分析法(GRA)，處理系統(tǒng)中部分確定和不確定信息，為注塑工藝參數(shù)和注塑件目標優(yōu)化問題提供新的途徑，將大大減少工作量。

2灰色關(guān)聯(lián)度計算

2.1灰色關(guān)聯(lián)度的計算

進行灰色系統(tǒng)分析時，選定系統(tǒng)行為特征的映射量后，還需進一步明確影響系統(tǒng)行為的相關(guān)因素。系統(tǒng)特征映射量和各個相關(guān)因素不同時，需對系統(tǒng)行為特征映射量和各個相關(guān)因素進行適當處理[1]。

2.2初值化及關(guān)聯(lián)度計算

產(chǎn)品的翹曲變形量和體積收縮率越小，說明產(chǎn)品成型質(zhì)量越好，最小翹曲最優(yōu)序列為(30,230,12,11,40)，對原始數(shù)據(jù)進行處理，使之無量綱化和歸一化[2]，根據(jù)灰色系統(tǒng)理論計算得到翹曲變形量灰色關(guān)聯(lián)度見表6。

同理，對最小頂出時體積收縮率的最優(yōu)序列(30,230,15,11,70)初值化后,計算得到體積收縮率的灰色關(guān)聯(lián)度見表6。

表6　灰色關(guān)聯(lián)度

2.3多目標灰色關(guān)聯(lián)度的方差分析

對翹曲變形量和體積收縮率關(guān)聯(lián)度進行方差分析，計算出每個因素各水平下關(guān)聯(lián)度的均值，關(guān)聯(lián)度均值越大，表明該多目標響應(yīng)越好，則這個水平為這個因素的最佳水平[2]。由此得到各個因素各水平對關(guān)聯(lián)度的影響程度，最優(yōu)參數(shù)組合為A1B1C1D4E4。

3 方案驗證及實際生產(chǎn)應(yīng)用

3.1 方案驗證

由方差分析可知，得到模具溫度30 ℃，熔體溫度230 ℃，冷卻時間12 s，保壓時間11 s，保壓壓力70 MPa的最優(yōu)參數(shù)組合，試驗結(jié)果得到翹曲變形量為2.661 mm，體積收縮率11.63%，相對最小翹曲變形量序列A1B1C1D4E1翹曲變形量大0.052 mm，較最小體積收縮率序列A1B1C2D4E4的體積收縮率僅相差0.02%，不論是翹曲變形量還是體積收縮率都達到了兼顧最優(yōu)的效果，試驗結(jié)果如圖3。

圖3　優(yōu)化后的翹曲變形量和體積收縮率

3.2 實際應(yīng)用

將試驗得到的最佳工藝參數(shù)組合用于實際試模生產(chǎn)中，試驗設(shè)備為海天SA14000型注塑機，主要技術(shù)參數(shù)為：螺桿直徑100 mm，塑化能力86.5 g/s，最大合模力14 000 kN，注射壓力最大可達184 MPa。圖4(a)為實際塑件，圖4(b)為塑件裝配，塑件能很好地與車門鈑金件配合，翹曲變形量與體積收縮率滿足裝配要求，符合產(chǎn)品的使用性能。

圖4　實際產(chǎn)品及裝配

4 結(jié)語

將灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用到注射成型工藝參數(shù)優(yōu)化中，試驗優(yōu)化結(jié)果綜合優(yōu)于單目標正交試驗結(jié)果，即同時滿足了塑件有較小的翹曲變形量和體積收縮率，由此可知灰色系統(tǒng)理論能夠有效地優(yōu)化工藝參數(shù)，提高塑件質(zhì)量，最終獲得符合性能要求的產(chǎn)品。同時利用成熟CAD，CAE軟件優(yōu)勢，在模具設(shè)計前期運用moldflow軟件綜合考慮各種因素進行試驗，可減少因設(shè)計不合理而造成的設(shè)計變更，增加設(shè)計的可信度，縮短產(chǎn)品的開發(fā)周期，有實際的應(yīng)用價值。

參考文獻

[1]劉思峰，楊英杰，吳利豐,等．灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]．北京：科學工業(yè)出版社，2014:66-67.

[2]ZAHID A ,KHAN S, Kamaruddin Arshad Noor Siddiquee．Feasibility study of use of recycled High Density Polyethylene and multi response optimization of injection molding parameters using combined grey relational and principal component analyses[J].Materials and Design，2010，31：2925-2931．

Multi-Objective Optimization for Injection Process of Car Door Inner Panel Based on Grey Relation Theory

Liu JieHuang Yao

(School of Materials Science and Engineering，Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu, 212013)

Abstract：Taking the car inner panel as research object, orthogonal method was used in the research and melt temperature, mold temperature, cooling time and pack pressure as well as pack time were selected as the main experiment factors. The effects of process parameters on warpage and volume shrinkage were studied by moldflow software. Then the grey relation model between injection parameters and quality of plastic product was built. The combination process parameters of the minimum warpage and volume shrinkage were obtained. Finally, the optimal combination parameters were used into the practical production,and the qualified products were obtained.

Key words：car inner panel；injection process；orthogonal design；grey relation model；warpage；volume shrinkage

收稿日期：2015-07-28;修改稿收到日期:2015-11-15。

作者簡介：劉杰,男，漢族，碩士研究生，主要研究方向為注射成型及模具技術(shù)。E-mail：6439943@qq.com。

DOI：10.3969/j.issn.1004-3055.2016.01.016