采用RFR-GA算法的薄壁注塑件质量多目标优化

• 作者: 曹艳丽 范希营 郭永环 刘欣 李春晓
• 来源期刊: 塑料工业
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 随机森林 遗传算法 翘曲 体积收缩
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 成型加工与设备
• 页码范围: 65-70,101
• 页数: 7页
• 分类号: TQ320.66+2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-5770.2021.01.014

摘要

汽车内饰件可由注塑加工获得,但成型过程中塑件产生的翘曲、体积收缩较大,针对该问题,以某汽车薄壁注塑件为例,研究了其注塑工艺参数的优化方法.通过以注塑过程中的最小翘曲和最小体积收缩率为目标函数,以注塑温度、模具温度、注射压力、保压压力、保压时间以及冷却时间等参数作为设计变量,构建了多目标全局优化模型.利用Moldflow软件结合正交试验获得的试验结果训练随机森林回归模型,采用遗传算法对多目标模型进行全局寻优,获得最佳成型工艺参数,即对其成型缺陷进行了优化.结果表明,所提出的优化方法能够得到全局最优解,并同时优化了该汽车薄壁注塑件的翘曲和体积收缩率.将得到的最佳成型工艺参数进行Moldflow试验,可知翘曲和体积收缩率分别优化了74.6％和42.7％.将获得的最佳注塑成型工艺参数进行生产验证,结果表明生产出的薄壁汽车件成型质量较好,满足生产要求.