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共注成型智能优化与控制

作　者: 孙倞
导　师: 周国发
学　校: 南昌大学
专　业: 化学过程机械
关键词: 共注成型 智能优化 田口法 模拟退火法 多岛遗传算法
分类号: TQ320.66
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


聚合物共注成型工艺属于三维、瞬态、非等温多相分层流动成型过程,由于多相分层流动存在着各分层界面应力之间的相互耦合,使得聚合物共注成型制品品质是过程参数、聚合物流变性能参数和模具构型的多变量、高度非线性的复杂函数。至今国内外所有聚合物成型过程模拟的商业软件仍无共注成型过程智能优化功能,国内外有关共注成型过程智能优化理论的研究报道也极为罕见,由此可见,开展共注成型过程智能优化理论的研究具有重要的理论研究价值和工程应用价值。本文基于流变学理论,建立了聚合物共注成型的准三维非等温纯粘性的理论模型及其相适应的高效有限元数值算法,并基于人工智能技术,提出了基于模拟退火法和多岛遗传算法的共注成型制品品质和成型过程节能的智能优化算法和技术,通过数值模拟和过程优化,系统研究了共注成型制品品质和成型过程节能的优化工艺条件,主要取得如下成果:(1)针对聚合物共注成型过程的特点,基于聚合物流变学、流体动力学和热力学理论,经合理假设,建立了聚合物共注成型的准三维非等温纯粘性的理论模型及其相适应的高效有限元数值算法;(2)研究表明:共注成型过程的优化目标函数是多变量、高度非线性的复杂函数,而优化又属于多目标优化过程,因此,共注成型过程智能优化理论和技术的研究是实现共注成型多参数多目标高度非线性过程优化的唯一途径。(3)提出了基于模拟退火法和多岛遗传算法的共注成型制品品质和成型过程节能的智能优化算法和技术,研究表明多岛遗传算法是实现共注成型制品尺寸精度、机械强度品质和成型过程节能优化的理想智能优化控制技术。(4)研究表明模拟退火法和多岛遗传算法都是在全局范围内搜索变量,对于局部解的收敛情况有很好的避免效果,从而在全局范围内可以找到合适的优化解。而且与田口法比较,由于可以施加约束条件,使得共注成型过程芯层熔体前沿突破现象的发生可以避免。(5)通过共注成型过程的田口正交试验设计,并借助S/N比分析,研究了过程工艺条件诸参数对共注成型制品最大芯层熔体穿透深度的影响,通过方差分析,发现各过程工艺参数芯层熔体穿透深度影响程度的排序为壳层熔体温度、熔体填充速率、芯层熔体温度和保压压力。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-26
  1.1 前言  9-10
  1.2 共注塑成型技术简介  10-12
  1.3 聚合物成型智能优化与控制研究  12-20
    1.3.1 典型优化方法  15-19
    1.3.2 优化理论在传统注塑成型优化设计中的应用  19-20
  1.4 共注成型的研究状况  20-24
  1.5 本论文的主要研究内容  24-26
第二章 二维半纯粘性共注成型填充过程数学模型和有限元数值模型的建立  26-39
  2.1 共注成型理论数学模型的建立  26-29
    2.1.1 控制方程的建立  26-28
    2.1.2 本构模型的选用  28
    2.1.3 边界条件  28-29
  2.2 熔体前沿界面与熔体分层界面的追踪  29-34
  2.3 聚合物共注成型流动二维半的有限元模型的建立  34-38
    2.3.1 压力和速度场计算的有限元离散方程  34-36
    2.3.2 共注成型移动前沿界面和芯壳层熔体分层界面的跟踪  36-37
    2.3.3 充填过程温度场的计算  37-38
  2.4 本章小结  38-39
第三章 基于田口法的共注成型过程的实验设计优化研究  39-53
  3.1 田口品质工程基本理论  39-40
    3.1.1 直交表  39
    3.1.2 S/N比  39-40
  3.2 田口法用于芯层熔体穿透长度的优化  40-47
    3.2.1 共注成型过程的CAE分析  41-43
    3.2.2 田口式品质分析  43-46
    3.2.3 ANOVA分析  46-47
  3.3 田口法用于翘曲变形的优化  47-52
    3.3.1 CAE分析  47-49
    3.3.2 田口式品质分析  49-52
    3.3.3 ANOVA分析  52
  3.4 本章小结  52-53
第四章 共注成型过程智能优化的研究  53-79
  4.1 共注成型过程智能优化的理论研究  53-54
  4.2 人工智能优化算法的基本理论  54-62
    4.2.1 模拟退火法的基本理论  54-57
    4.2.2 多岛遗传算法的基本理论  57-62
  4.3 多岛遗传算法  62-63
  4.4 共注成型的智能优化算法研究  63-78
    4.4.1 共注成型制品的翘曲变形的智能优化  63-74
    4.4.2 共注成型节能智能优化的研究  74-78
  4.5 本章小节  78-79
第五章 结论与展望  79-82
  5.1 结论  79-80
  5.2 未来研究展望  80-82
致谢  82-83
参考文献  83-89
攻读学位期间的研究成果  89

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中图分类: > 工业技术 > 化学工业 > 合成树脂与塑料工业 > 一般性问题 > 生产过程与生产工艺 > 成型加工
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