基于穩健設計與綜合加權評分法的注塑工藝參數優化

董 嬌

(徐州工業職業技術學院機電工程學院，江蘇 徐州 221140)

基于穩健設計與綜合加權評分法的注塑工藝參數優化

董 嬌

(徐州工業職業技術學院機電工程學院，江蘇 徐州221140)

采用穩健設計、均值分析、變量分析等方法，對機箱蓋在注塑過程中出現的翹曲及體積收縮品質缺陷等問題進行了研究。結果表明，獲得了翹曲變形及體積收縮最小的最優工藝參數組合及各因素的影響因子；確定了兼顧翹曲變形量及體積收縮率這兩目標最優的工藝參數組合為熔體溫度為250℃，模具溫度為80℃，注射時間為1.3s，保壓時間為25s，冷卻時間為19s，保壓壓力為100%，獲得了表面品質及尺寸均合格的產品。

穩健設計；翹曲變形；體積收縮；多目標優化；綜合加權評分法

0 前言

注塑工藝參數對塑件成型起到非常大的作用，在注塑時產生的翹曲變形和體積收縮等產品品質缺陷，嚴重影響了產品的裝配及合格率。運用綜合加權評分法結合穩健設計，綜合考慮翹曲變形和體積收縮率對塑件翹曲變形的影響，確定兩者的權重，將多目標試驗結果轉化為單目標試驗結果，并按單目標分析方法，確定最優工藝參數組合。本文以某公司生產的機箱蓋為例，從影響翹曲變形和體積收縮這2個目標較大的熔體溫度、模具溫度、注射時間、保壓時間、冷卻時間和保壓壓力這6個因素出發，運用穩健設計和綜合加權評分法研究了這6個因素對目標的影響，并獲得了兼顧2個目標最小的最優工藝參數組合。

1 試驗模型與方法

1.1 試驗模型

該機箱蓋塑件外形尺寸為98.5mm×101.6mm×12.5mm，平均壁厚為1.8mm。該塑件為平板件，即使設計加強筋，但翹曲變形及體積收縮仍比較大，需要優化工藝參數。選用的材料為聚碳酸酯(PC)/丙烯腈 - 丁二烯 - 苯乙烯共聚物(ABS)合金，牌號為NovalloyS3210，生產廠家為新加坡大賽璐塑料工業有限公司，該材料具有良好的模塑性、抗沖擊性、抗熱性等特點。

Moldflow軟件能夠幫助設計者在設計階段了解產品可能出現的缺陷，從而優化產品或模具，減少昂貴模具的修改，降低拆裝模具造成的延遲，縮短創新產品上市的時間。將模型導入到Moldflow軟件中，采用雙層面劃分網格，獲得24452個單元，最小縱橫比為1.16，最大縱橫比為15.34，平均縱橫比為2.45，匹配率為91.9%，大于85%，滿足分析要求，可以進行后續分析。

根據客戶要求，機箱蓋外表面不允許有澆口痕跡，故采用潛伏式澆口，1模2腔設計；模型建模后如圖1所示。進行冷卻+填充+保壓+翹曲分析，冷卻分析結果中，冷卻回路冷卻液溫度升溫1.01℃，小于2～3℃，滿足冷卻要求。

圖1 機箱蓋的注塑模擬系統Fig.1 Injection simulation system for the case cover

1.2 試驗方法

穩健設計的基本思路是在不消除和減小不確定因素源的情況下，通過試驗設計使不確定因素對目標品質的的影響盡可能小[1]。穩健設計有2個基本工具：信噪比和正交試驗[2]。信噪比作為衡量目標的特性值，在本次試驗中，目標值越小越好，故采用信噪比的望小特性；正交試驗利用正交表對試驗進行設計，可以用少數試驗代替全面試驗，以確定參數值的最優水平組合。

本次設計以翹曲變形量(目標1)和體積收縮率(目標2)作為品質目標，以熔體溫度(A)、模具溫度(B)、注射時間(C)、保壓時間(D)、冷卻時間(E)和保壓壓力(F)(保壓壓力指的是填充壓力的百分比)6個因素為研究工藝參數，每個工藝參數根據實際生產經驗及分析軟件系統推薦值均勻的選取4個水平，工藝因素和水平如表1所示。

表1 工藝因素和水平Tab.1 Process factors and levels

2 結果與討論

2.1 試驗結果分析

根據表1所列的試驗因素及水平值，采用L16(46)正交表[3]進行模擬試驗，其他的工藝參數采用分析軟件系統默認值。2個目標值及其信噪比如表2所示。

表2 試驗結果及信噪比Tab.2 Test results and S/N

其中翹曲變形量和體積收縮率是根據試驗組合參數在Moldflow中分析得到的數據，目標1的信噪比和目標2的信噪比是根據相應的分析數據，通過信噪比望小特性計算公式計算得到的信噪比值。

2.2 均值分析

均值分析對工藝參數的優化是必要的，它可以預測出對應試驗目標的最優試驗因素水平。其值為同一因素下同一水平的平均值。目標1(翹曲變形量)的各因素在4個水平下的均值(T)見表3。將目標1的均值分析表反映的信息用圖2表示，可以更直觀的說明各工藝參數對目標1的影響。由圖2可知，當工藝參數為A3B3C4D4E4F4時信噪比最大，即翹曲變形量最小。

表3 目標1的均值分析表Tab.3 Mean value of index table 1

因素：(a)A (b)B (c)C (d)D (e)E (f)F圖2 各工藝參數對翹曲變形量的影響Fig.2 Influence of process parameters on warpage

目標2體積收縮率的各因素在4個水平下的均值(T′)見表4。將目標2的均值分析表反映的信息用圖3表示，可以更直觀的說明各工藝參數對目標2的影響。由圖3可知，當工藝參數為A1B4C3D4E4F4時信噪比最大，即體積收縮率最小。

表4 目標2的均值分析表Tab.4 Mean value of index table 2

因素：(a)A (b)B (c)C (d)D (e)E (f)F圖3 各工藝參數對體積收縮率的影響Fig.3 Influence of process parameters on volume shrinkage

2.3 變量分析

穩健設計不僅可以通過信噪比及正交試驗獲得各目標影響下的最優工藝參數組合，還可以通過變量分析，定量估計各個工藝因素對目標的相對影響程度。

各因素對目標1翹曲變形量的影響情況如表5所示。各工藝參數對制品翹曲變形量的影響程度如下：F(41.221%)>C(26.834%)>D(15.839%)>E(8.428%)>B(5.619%)>A(2.059%)。其中F的影響程度為41.221%，對翹曲變形的影響非常明顯，其次是C和D。

表5 各工藝參數對翹曲變形量的影響程度Tab.5 Influences of process parameters on warpage

各因素對目標2體積收縮率的影響情況如表6所示。各工藝參數對制品體積收縮率的影響程度如下：D(32.538 %)>E(31.872 %)>C(13.556 %)>A(11.830 %)>B(7.299 %)>F(2.905 %)。其中D和E對體積收縮率都起到非常重要的影響，其次是C和A。

表6 各工藝參數對體積收縮率的影響程度Tab.6 Influences of process parameters on volume shrinkage

通過以上均值分析及方差分析發現，獲得最小目標值的2組最優工藝參數組合不同，并且各工藝參數對目標的影響程度不同，作用趨勢又不一致。為找出兼顧兩者的盡可能最佳的工藝參數組合，必須進行綜合評價，將多目標綜合轉化為單目標，故本文將采用綜合加權評分法進行多目標優化。

2.4 多目標優化

2.4.1標準化評價矩陣的確定

為統一各目標的趨勢要求，消除數量級及量綱不同，需要將評價矩陣X進行標準化處理[4]。本次試驗的2個目標值(采用信噪比進行計算)均要求越大越好，而綜合加權評分值也越大越好，因此評價矩陣X與標準化矩陣Y相同[式(1)]。

X=Xij=Y=Yij

(1)

式中Xij——在i各指標下第j組試驗數據

Yij——標準化矩陣

Zij=100×(yij-yjmin)/(yjmax-yjmin)

(2)

式中i=1,2,…n

j=1,2,…m

正交試驗數據按照標準化評價矩陣處理如表7所示。

表7 綜合加權評分結果Tab.7 The results of synthetically weighted method of points

2.4.2指標綜合權重的確定

主觀權重根據具體情況選擇主觀賦權法中的一種對各指標進行賦權[5]。本次設計，根據實踐經驗，翹曲變形量和體積收縮率的指標主觀權重分別取值為α1=0.6，α2=0.4。

客觀權重選用熵值法進行確定，計算公式如式(3)、式(4)所示：

(3)

(4)

式中βj——客觀權重

hj——第j項指標的熵值

1)如圖6a所示情況，掘進機軸線與隧道設計軸線共線，此時不需要糾偏，控制支撐油缸伸縮量相等，保持穩定的運行姿態。

通過計算得到β1=0.499，β2=0.501。

為了同時兼顧主客觀影響, 并充分利用主觀賦權法和客觀賦權法, 本文直接引用文獻[1]中建立的指標綜合權重優化模型的精確解[式(5)]。

ω= [μα1+(1-μ)β1,μα2+(1-μ)β2,…μαm

+(1-μ)βm]T

(5)

式中ω——綜合權重

αj——主觀權重

μ——偏好系數，取μ=0.4(0<μ<1)

計算得ω1=0.539，ω2=0.461。

2.4.3計算綜合加權評分值及分析結果

由式(6)計算綜合加權評分值，結果如表7所示。

(6)

式中fi——綜合加權評分值

ωj——第j項指標的綜合權重

Zij——標準化評價矩陣

通過表7中的fi值可以看出，第4組試驗的分值最高，fi=97.769，其工藝參數組合為A1B4C4D4E4F4；而根據綜合加權評分值的均值(T″)分析(表8)，可以得出最優工藝參數組合為A2B3C3D4E4F4，該組合需要重新計算機輔助工程分析，分析后塑件的翹曲變形量及體積收縮率分別為0.6776mm和6.729%。將該試驗結果進行綜合加權評分處理，得到fi=98.160，高于組合4的綜合加權評分值，故多目標優化后的最優工藝參數組合為A2B3C3D4E4F4，該組合下模擬結果如圖4所示。

表8 綜合加權評分均值分析表Tab.8 The mean value of synthetical points

(a)翹曲變形 (b)收縮變形圖4 翹曲變形和收縮變形分析Fig.4 Warpage deformation analysis and shrinkage deformation analysis

2.5 試模驗證

為驗證本次試驗的準確性，對最優工藝參數組合進行試模，試模得到的樣品如圖5所示。可以看出樣品表面光滑，無破裂等缺陷；樣品尺寸符合要求，能夠滿足裝配要求，獲得了客戶的認可。

(a)正面 (b)反面圖5 機箱蓋試件的正反面Fig.5 Positive and negative photos of the case cover

3 結論

(1)最小翹曲變形量的最優工藝參數組合為A3B3C4D4E4F4，各工藝參數對翹曲變形量的影響程度為：保壓壓力F(41.221%)>注射時間C(26.834%)>保壓時間D(15.839%)>冷卻時間E(8.428%)>模具溫度B(5.619%)>熔體溫度A(2.059%)，其中保壓壓力F對翹曲變形量的影響最為明顯；

(2)獲得最小體積收縮率的最優工藝參數組合為A1B4C3D4E4F4，各工藝參數對體積收縮率的影響程度為：保壓時間D(32.538%)>冷卻時間E(31.872%)>注射時間C(13.556%)>熔體溫度A(11.830%)>模具溫度B(7.299%)>保壓壓力F(2.905%)；

(3)通過綜合加權評分法，將多目標優化轉化為單目標優化，獲得兼顧兩目標的最優工藝參數組合為A2B3C3D4E4F4，即：熔體溫度為250℃，模具溫度為80℃，注射時間為1.3s，保壓時間為25s，冷卻時間為19s，保壓壓力為100%；根據最優工藝參數組合進行試模，獲得表面品質及尺寸均合格的產品，滿足整體裝配。

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OptimizationofParametersofInjectionMoldingProcessBasedonTaguchiandSyntheticWeightedMarkMethods

DONG Jiao

(School of Mechatronic Engineering, Xuzhou College of Industrial Technology, Xuzhou 221140, China)

Defects like warpage and volume shrinkage occurring in injection molding process of a casing were investigated by means of robust design, mean analysis and variable analysis methods. Based on the results obtained in this work, optimum combination of processing parameters as well as various influencing factors was obtained for minimizing warpage and volume shrinkage. To obtain a qualified product in both surface and size, such a combination included a melt temperature of 250 ℃, mold temperature of 250 ℃, a mold temperature of 250 ℃, injection time of 1.3 s, holding time of 25 s, cooling time of 19 s, and a holding pressure of 100 %.

robust design; warpage; shrinkage; multi-objective optimization; synthetic weighted mark method

TQ320.66+2

B

1001-9278(2017)09-0108-06

10.19491/j.issn.1001-9278.2017.09.017

2017-05-20

聯系人，dongj@mail.xzcit.cn