基于IWO算法的注塑成型工藝參數(shù)研究

陳亮

(泰山職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，山東 泰安 271000)

基于IWO算法的注塑成型工藝參數(shù)研究

陳亮

(泰山職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，山東 泰安 271000)

注塑成型是塑制品生產(chǎn)中最常用的生產(chǎn)工藝，而塑制品的收縮比率是影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素.本文以聚丙烯(PP)和聚苯乙烯(PS)為原料的塑制品作為研究對象，確定了注塑工藝中影響塑制品收縮比率的相關(guān)參數(shù)，主要有熔融溫度、注射壓力、保壓壓力和保壓時(shí)間，通過數(shù)學(xué)模型研究了以上參數(shù)對PP和PS的影響，采用入侵雜草優(yōu)化(IWO)算法對參數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化.優(yōu)化結(jié)果表明，該模型和算法有效地解決上述問題.

IWO算法;優(yōu)化;注塑成型;回歸

1 引言

市場競爭趨于激烈，若在市場中占有一席之地，必須做到品質(zhì)高、價(jià)格低、周期短.在塑制品生產(chǎn)中，注塑成型工藝的效果好、精度高、工藝復(fù)雜度適中，廣泛應(yīng)用到塑制品行業(yè).注塑成型過程主要是借助高壓將處于高溫的聚合物注入到模具的受體中，保持高壓等待冷凝.注塑成型工藝可分為四個(gè)階段:塑化，注塑，包裝和冷卻.過程看似簡單，然而機(jī)器的型號、參數(shù)和工藝條件均影響成型的質(zhì)量，若參數(shù)設(shè)置不當(dāng)可能導(dǎo)致產(chǎn)品表面粗糙、精度降低，造成生產(chǎn)成本增高、延遲交貨等問題，現(xiàn)在多采用過程最優(yōu)模型研究注塑成型參數(shù)［1］.

目前有部分企業(yè)采用CAE技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，但是CAE技術(shù)通常要求較強(qiáng)的專業(yè)知識背景，使得CAE技術(shù)普及推廣有一定難度，難于發(fā)揮CAE技術(shù)的作用，特別是新產(chǎn)品開發(fā)方面阻力更大，對人員的經(jīng)驗(yàn)要求更高［2］.現(xiàn)存文獻(xiàn)表明，影響產(chǎn)品的參數(shù)為熔化溫度，熔化溫度，保壓壓力，保壓時(shí)間和注射時(shí)間，文獻(xiàn)采用的方法多以DOE模型為基礎(chǔ)，而該模型以假定壓力方向已知為前提，然而翹曲的壓力通常來自三個(gè)不同的方向，即使同一個(gè)方向亦存在反對稱收縮［3］.在本文中，采用回歸模型和IWO算法拓展了DOE模型，改善了DOE模型.

2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)經(jīng)過Taguchi方法修正的正交陣列.輸入?yún)?shù)包括:注射壓力、熔化溫度、保壓壓力和保壓時(shí)間.輸出參數(shù)為收縮比率，這是最關(guān)鍵結(jié)果.實(shí)驗(yàn)材料為聚丙烯(PP)和聚苯乙烯(PS)，聚丙烯是熔點(diǎn)指數(shù)為4.5克/10分鐘的MH－418，聚苯乙烯是熔點(diǎn)指數(shù)為7.5克/10分鐘的LGH－306.實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1.

3 建模過程

通過使用回歸模型確立輸入與注射成型輸出變量之間函數(shù)關(guān)系，使用線性多項(xiàng)式、二次項(xiàng)對數(shù)等進(jìn)行回退淘汰法修正［4］，標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為95%可信區(qū)間(P值小于0.05)，即可信區(qū)間達(dá)到95%選擇，其它淘汰，結(jié)果見表2.

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表2 聚苯乙烯模型的P值選擇結(jié)果

表3 R2回歸模型測試結(jié)果

選擇模型的關(guān)鍵是相關(guān)系數(shù).解收縮比率的方程得到收縮的相關(guān)系數(shù)(R2，值)，見表3.從表3得知二次項(xiàng)最適合.進(jìn)一步處理模型的正態(tài)概率殘差圖的有效性，如圖1和圖2.

圖1 PP收縮結(jié)果

圖2 PS收縮結(jié)果

從圖1和圖2可知兩模型分布正常，各點(diǎn)的偏差在準(zhǔn)許范圍內(nèi)，表明模型(見表4)可用，該模型將在IWO算法中用于輸入變量的優(yōu)化.

表4 回歸模型

文獻(xiàn)表明，方差分析(ANOVA)采用F－檢驗(yàn)有助于證明四個(gè)輸入?yún)?shù)的重要性.假設(shè)存在n個(gè)值記為yi，則期望值設(shè)為，記方差為SSi，其中

其中，DFi(i=1，…，4)反映了負(fù)因子的影響程度.

表5 實(shí)驗(yàn)材料為PP的ANOVA計(jì)算結(jié)果

表6 實(shí)驗(yàn)材料為PS的ANOVA計(jì)算結(jié)果

由以上兩表可知，注射壓力對兩種材料的收縮影響最小.若可信區(qū)間設(shè)為90%，根據(jù)表7中F的值可斷定注射壓力對PS參數(shù)輸出的重要性可忽略.用ANOVA計(jì)算每個(gè)輸出參數(shù)的貢獻(xiàn)率，記為

計(jì)算機(jī)結(jié)果見圖3.由圖3可知，保壓壓力和熔化溫度對收縮的影響最大.

圖3 參數(shù)貢獻(xiàn)率

從而采用表5中的二次項(xiàng)回歸模型在3D圖中展示出兩者間的相互作用.當(dāng)另外兩個(gè)參數(shù)保持在中等水平時(shí)不變時(shí)，保壓壓力和熔化溫度是變化的，不固定的.圖4表明保壓壓力和保壓時(shí)間共同對PP收縮的影響，當(dāng)保壓壓力增大而保壓時(shí)間減少時(shí)收縮最小;圖5表明保壓壓力和熔化溫度共同對PS收縮的影響，當(dāng)增加熔化溫度而降低保壓壓力時(shí)收縮最小.

圖4 保壓壓力和保壓時(shí)間對PP收縮的影響

圖5 保壓壓力和熔化溫度對PS收縮的影響

4 優(yōu)化算法

野草入侵算法(Invasive Weed Optimization，IWO)是一種受野草啟發(fā)而提出的、基于種群的數(shù)值優(yōu)化計(jì)算方法，其執(zhí)行過程是模擬野草的殖民化過程，作為一種全新的優(yōu)化計(jì)算方法，IWO算法具有易理解、易編程實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，具有較強(qiáng)的魯棒性、自適應(yīng)性和隨機(jī)性［4］.

在IWO算法中，一粒種子代表問題的一種解決方案，通過參數(shù)設(shè)置將回歸模型與之對應(yīng).隨機(jī)生成一個(gè)參數(shù)集合作為IWO算法的初始種子.由于問題的目標(biāo)是收縮的最小化，因此種子的適應(yīng)度對應(yīng)收縮的程度.種子的產(chǎn)生:將回歸模型中的兩個(gè)參數(shù)交換位置.在每一步迭代中，判斷兩種子是否需要交換的依據(jù)是其距離的是否低于指定的標(biāo)準(zhǔn)方差，

在公式中σiter是當(dāng)前迭代的標(biāo)準(zhǔn)差，itermax為最大迭代數(shù)，iter是當(dāng)前的迭代次數(shù)，σinitial、σfinal分別是初始和最終的標(biāo)準(zhǔn)差.IWO算法的執(zhí)行步驟見圖6，詳細(xì)步驟參考相關(guān)文獻(xiàn).

圖6 種子的產(chǎn)生過程

本文算法在Matlab7下實(shí)現(xiàn)，得到的優(yōu)化后的參數(shù)和預(yù)計(jì)輸出見表7.從表7可知，在當(dāng)前參數(shù)設(shè)置下，兩種材料的收縮率都低于1%.正如表8所示，優(yōu)化后兩種材料的收縮率分別提高了35.7%和25.6%，PP提高明顯，PS亦有部分提高.

表7 優(yōu)化結(jié)果

表8 結(jié)果比較

5 總結(jié)

翹曲變形是注塑過程中出現(xiàn)的主要缺陷，這主要是因?yàn)榉磳ΨQ收縮現(xiàn)象的存在.本文以PP和PS為材料，研究注塑過程中關(guān)鍵步驟，確定了解決問題的數(shù)學(xué)模型，采用IWO算法優(yōu)化參數(shù)，使用新參數(shù)后，PP的收縮率降低了35.7%，PS的收縮率降低了25.7%，可見優(yōu)化效果明顯.

［1］熊愛華.短玻纖增強(qiáng)聚丙烯復(fù)合材料氣體輔助注塑成型真三維模擬［J］.高分子材料科學(xué)與工程，2012，28(9):500－506.

［2］羅超.CAE技術(shù)在注塑模具上的應(yīng)用［J］.煤礦機(jī)械，2011，9(5):411－415.

［3］徐陽.線性自回歸模型的自回歸分析［J］.高等函授學(xué)報(bào)，2010，2(2):178－179.

［4］陳亮.雜草優(yōu)化算法在多機(jī)電力系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，44(4):634－639.

［5］宋滿倉.微流控芯片基片與蓋片一體化注塑成型研究［J］.材料科學(xué)與工藝，2013，1(1):471－475.

Parameter Study in Plastic Injection Molding Process using IWO Algorithm

CHEN Liang
(Department of Information Engineering，Taishan Vocational and Technological College，Tai＇an，271000，China)

Dimensional change because of shrinkage is one of themost important problems in production of plastic parts using injection molding.In this study，effect of injection molding parameters on the shrinkage in polypropylene(PP)and polystyrene(PS)is investigated.The relationship between input and output of the process is studied using regression method and Analysis of Variance(ANOVA)technique.The selected input parameters aremelting temperature，injection pressure，packing pressure and packing time.Effectof these parameters on the shrinkage of above mentioned materials is studied using mathematical modeling.Invasive Weed Optimization(IWO)algorithm is applied to the developed mathematicalmodels.The optimization results show that the proposed models and algorithm are effective in solving thementioned problems.

IWO algorithm;optimization;plastic injection molding;regression

TP311

A

1672－2590(2015)03－0023－06

2015－03－23

陳 亮(1970－)，男，山東德州人，泰山職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系副教授.