帶金屬嵌件的圓珠筆管注塑模具設計【一模四腔優(yōu)秀課程畢業(yè)設計含proe三維13張CAD圖紙+帶任務書+外文翻譯】-zsmj14
帶金屬嵌件的圓珠筆管注塑模設計【一模四腔含13張CAD圖紙及proe三維】
摘 要
塑料在當今世界上無處不用,因此塑料模具有很大的發(fā)展前景,特別是注塑模具。由此可知,研究注塑模具對了解塑料產品的生產過程和提高產品質量有很大的意義。本次畢業(yè)設計的課題是帶金屬嵌件的圓珠筆管注塑模,即設計一個用來生產圓珠筆管的注塑模具。本文詳細記錄了模具的設計過程。設計過程包括塑件材料的工藝性分析、擬定模具的結構形式、澆注系統(tǒng)的設計和注塑模主要結構的設計。
在本次畢業(yè)設計中讓我可以綜合運用到以前的學習到的專業(yè)知識,加深我對注塑模具設計原理的理解,并提高了我將理論知識與實際設計相結合的能力,為我以后走向工作崗位打下了基礎。設計中除了應用傳統(tǒng)的計算方法,我還使用了Pro/E、AutoCAD軟件對設計出的模具進行了三維建模及二維圖的繪制。
關鍵詞:注塑模具 Pro/E AutoCAD
ABSTRACT
Plastic is nowhere in the world today, so the plastic mold has great prospects for development, especially the injection mold. Thus we can see, It is of great significance to study the injection molds to understand the production process of plastic products and improve the quality of the products. The subject of this graduation project is injection molded mold with ball - point pen with metal insert, that is, the design of a ballpoint pen for the production of injection mold. This paper records the design process of the mold in detail. The design process includes the technical analysis of the plastic parts, the design of the mold, the design of the pouring system and the design of the main structure of the injection mold.
In this graduation design so that I can be integrated into the previous study to the professional knowledge, deepen my understanding of the principles of injection mold design, and improved my ability to combine theoretical knowledge with practical design. For me to work later laid the foundation. In addition to the application of the traditional design method, I also use the Pro / E, AutoCAD software on the design of the mold for three-dimensional modeling and two-dimensional map drawing.
Key words: Injection mold Pro/E AutoCAD
目 錄
第一章 緒論 1
1.1注塑模具 1
1.2我國模具發(fā)展現(xiàn)狀 4
1.3模具發(fā)展趨勢 1
1.4本次課題的意義 2
第二章 塑件成型工藝性分析 3
2.1塑件的分析 3
2.2 ABS的性能分析 4
2.3 ABS注射成型過程及工藝參數(shù) 5
2.4 第二章小結 5
第三章 擬定模具的結構形式及澆注系統(tǒng)的設計 6
3.1 擬定模具的結構形式 6
3.1.1 分型面位置的確定 6
3.1.2 型腔數(shù)量和排列方式的確定 6
3.2 注射機型號的確定 7
3.3 澆注系統(tǒng)的設計 9
3.3.1主流道的設計 9
3.3.2 分流道的設計 10
3.3.3 澆口的設計 12
3.3.4校核主流道的剪切速率 12
3.4冷料穴的計算 13
3.5本章小結 13
第四章 注塑模主要結構的設計與計算 14
4.1成型零件的結構設計與計算 14
4.1.1凹模的結構設計 14
4.1.2凸模的結構設計(型芯) 14
4.1.3成型零件鋼材的選用 15
4.1.4成型零件工作尺寸的計算 15
4.1.5成型零件尺寸及動模墊板厚度的計算 17
4.2 模架的確定 18
4.2.1 各模板尺寸的確定 18
4.3 排氣槽的設計 18
4.4 脫模推出機構的設計 18
4.4.1推出方式的確定 18
4.4.2脫模力的計算 18
4.4.3校核推出機構作用在塑件上的單位壓應力 19
4.5 冷卻系統(tǒng)的設計 19
4.5.1 冷卻介質 19
4.5.2 冷卻系統(tǒng)的簡單計算 19
4.5.3 凹模嵌件和型芯冷卻水道的設置 20
4.6 導向與定位結構的設計 20
4.7 本章小結 21
第五章 總裝圖及二維圖的繪制 22
謝 辭 23
參考文獻 24
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基于 型的注射成型中的有效 翹曲 變形優(yōu)化方法 摘要 在本文中,提出了一種使用 型的有效優(yōu)化方法,以最大限度地減少注塑成型中的翹曲 變形。 翹曲 變形是過程條件的非線性隱式函數(shù),通常由有限元( 程的解決方案來評估,這是一項復雜的任務,通常涉及巨大的計算量。 克里金模型可以在翹曲和過程條件之間建立一個近似的函數(shù)關系,在優(yōu)化中代替了昂貴的 分析翹曲 。 另外, 型的一個“空間歸檔”采樣策略被稱為矩形網格。 司的 件用于分析注塑件的翹曲 變形。 作為示例,研究了將模具 溫度,熔融溫度,注射時間和包裝壓力視為設計變量的蜂窩電話機蓋的翹曲。結果表明,提出的優(yōu)化方法可以有效降低手機外殼的翹曲 ,注塑時間對所選范圍內熱變形的影響最為顯著。 關鍵詞 注塑成型。 修改矩形網格 1 引言 翹曲 是影響產品質量的重要因素。特 別是隨著通信電子產品向輕,薄 ,短,小的設計理念的發(fā)展,減少翹曲,提高薄殼部件的質量越來越重要。翹曲 的原因歸因于零件的不均勻收縮。我們可以通過改變零件的幾何 形狀、 修改模具的結構或調整工藝條件來減少翹曲 。事實上,優(yōu)化工藝條件是最可行和最合理的方法。 不同的工藝條件將導致不同的不均勻性。 已經報道的 有關 優(yōu)化翹曲的 有效因素的一些研究 [1 根據他們的 結論,包裝壓力,模具溫度和注射時間(或注射速度)對注塑件的翹曲 有重 要的影響。塑料注射成型中的一個重要問題是在制造前預測和優(yōu)化翹曲。有一些出版物用于翹曲 優(yōu)化。 6]。他們使用改進的復合方法優(yōu)化了壁厚和工藝條件,以減少翹曲 并獲得超過 70%的翹曲 變形減少。隨后 [7],他們通過兩 步搜 索方法優(yōu)化 ,以提高產品質量,包括翹曲 ,焊縫和打擊強度。 人 [8]使用改進的復雜方法, 法和遺 傳算法優(yōu)化了工藝條件,并且其結果表明,復雜的方法獲得了減少翹曲 的最佳結果。 復雜的方法可以有效地減少翹曲 ,但由于執(zhí)行過多的重新分析,因此需要大量的功能評估,因此耗時費財 。 使用 法 [1少翹曲 易于執(zhí)行,可以分析有效因素,但獲得的“最佳工藝條 件”在設計空間上不是最好的 ; 它只是因子水平的最佳組合。 最近,響應面法和神經網絡模型已經出現(xiàn)在翹曲 優(yōu)化任務中。 et [9]結合神經網絡模型和遺傳算法來優(yōu)化過程條件,以減少最大和最小體積收縮之間的差異。 化的尺寸參數(shù) [10]和工藝條件[11通過 將遺傳算法與響應面法或神經網絡模型相結合來減少薄殼塑料件的翹曲。從結果來看,響應面方法和神經網絡模型都可以被認為是降低翹曲變形優(yōu)化中高計算成本的好方法,遺傳算法可以有效地找到全局最優(yōu)設計。 在這項研 究中,包裝壓力,熔體溫度,模具溫度和注射時間 被認為是優(yōu)化翹曲 的有效因素。 應用 型 [14,15]組合改進的矩形網格方法來構建翹曲和過程參數(shù)的近似關系,優(yōu)化迭代基于降低高計算成本的近似關系。 除了近似關系外,克里格模型還可以提供一些分析重要因素的信息。 2 抽樣策略 提出了改進的矩形網格( 法來提供用于構建克里格模型的采樣點。我們將 ??? ≤ ???? ≤ ????,?? = 1,…,??; 以及第 ???(即采樣點數(shù)為 ∏ ????????=1 )。 然后按照以下方式執(zhí)行該方法 : 1. 收縮變量范圍: 2. 在收縮空間內進行 樣。 樣本點的分布由不同維度的所有不同數(shù)據組合定義: 3. 對每個采樣點的每個維度添加一個隨機運動 ; 隨機運動是: 其中 ?????? ∈ ,0,1 與 14]相比, 以將邊界上的一些點移動到內部設計區(qū)域,為型提供更多有用的信息,并且可以確保點數(shù)具有較少的重疊坐標值。此外,可以避免采樣點彼此靠近的情況,這可能是使用 16]發(fā)生的,因為兩個任意點之間的距離必須滿足: 注塑成型。 修改矩形網格 翹曲是影響產品質量的重要因素。特別是隨著通信電子產品向輕,薄,短,小的設計理念的發(fā)展,減少翹曲,提高薄殼部件的質量越來越重要。翹曲的原因歸因于零件的不均勻收縮。我們可以通過改變零件的幾何形狀、修改模具的結構或調整工藝條件來減少翹曲。事實上,優(yōu)化工藝條件是最可行和最合理的方法。 不同的工藝條件將導致不同的不均勻性。已經報道的有關優(yōu)化翹曲的有效因素的一些研究 [1根據他們的結論,包裝壓力,模具溫度和注射時間(或注射速度)對注塑件的翹曲有重要的影響。塑料注射成型中的一個重要問題是在制造前預測和優(yōu)化翹曲。有一些出版物用于翹曲優(yōu)化。 6]。他們使用改進的復合方法優(yōu)化了壁厚和工藝條件,以減少翹曲并獲得超過 70%的翹曲變形減少。隨后 [7],他們通過兩步搜索方法優(yōu)化,以提高產品質量,包括翹曲,焊縫和打擊強度。 人 [8]使用改進的復雜方法, 法和遺傳算法優(yōu)化了工藝條件,并且其結果表明,復 雜的方法獲得了減少翹曲的最佳結果。 復雜的方法可以有效地減少翹曲,但由于執(zhí)行過多的重新分析,因此需要大量的功能評估,因此耗時費財。 使用 法 [1少翹曲易于執(zhí)行,可以分析有效因素,但獲得的“最佳工藝條件”在設計空間上不是最好的 ; 它只是因子水平的最佳組合。 最近,響應面法和神經網絡模型已經出現(xiàn)在翹曲優(yōu)化任務中。 et [9]結合神經網絡模型和遺傳算法來優(yōu)化過程條件,以減少最大和最小體積收縮之間的差異。 化的尺寸參數(shù) [10]和工藝條件[11通過將遺傳算法與響應面法或神經網絡模型相結合來減少薄殼塑料件的翹曲。從結果來看,響應面方法和神經網絡模型都可以被認為是降低翹曲變形優(yōu)化中高計算成本的好方法,遺傳算法可以有效地找到全局最優(yōu)設計。 在這項研究中,包裝壓力,熔體溫度,模具溫度和注射時間被認為是優(yōu)化翹曲的有效因素。 應用 型 [14,15]組合改進的矩形網格方法來構建翹曲和過程參數(shù)的近似關系,優(yōu)化迭代基于降低高計算成本的近似關系。 除了近似關系外,克里格模型還可以提供一些分析重要因素的信息。 提出了改進的矩形網格( 法來提供用于構建克里格模型的采樣點。我們將 ??? ≤ ???? ≤ ????,?? = 1,…,??; 以及第 ???(即采樣點數(shù)為 ∏ ????????=1 )。 然后按照以下方式執(zhí)行該方法 : 1. 收縮變量范圍: 2. 在收縮空間內進行 樣。 樣本點的分布由不同維度的所有不同數(shù)據組合定義: 3. 對每個采樣點的每個維度添加一個隨機運動 ; 隨機運動是: 其中 ?????? ∈ ,0,1 與 14]相比, 以將邊界上的一些點移動到內部設計區(qū)域,為型提供更多有用的信息,并且可以確保點數(shù)具有較少的重疊坐標值。此外,可以避免采樣點彼此靠近的情況,這可能是使用 16]發(fā)生的,因為兩個任意點之間的距離必須滿足: 圖 1顯示, 3 克里金模型 克里金模型被描述為“將功能建模為隨機過程的實現(xiàn)”的方式,因此被稱為“隨機過程模型”。 事實上, 型是內插技術, 測器是一種預測器,其可以將預期的平方預測誤差降至最低,這取決于:( i)是無偏的,( 觀察到的響應值的線性函數(shù)。 里金模型可以寫成: 其中 ???? = *??1??,??2??,…,?????? +是具有 m 個變量的第 i 個樣本點, ???(????)是擬合到第 n 個樣本點的近似函數(shù), ???(????)是 ????的線性或非線性函數(shù), ???是要估計的回歸系數(shù), z(????)是隨機的 函數(shù)具有平均零和方差 ??2。 隨機函數(shù)之間的空間相關函數(shù)由下式給出: 可以通過使樣本的可能性最大化來估計參數(shù) ???, ??2和 ????。 似然函數(shù)是: 在實踐中,可以通過最大化似然函數(shù)的對數(shù)來獲得,忽略常數(shù): 讓這個表達式相對于 ??2和 β 的導數(shù)等于零 ; 那么我們可以得到: 將方程 9 和 10 代入 等式 8,我們可以得到所謂的“集中對數(shù)似然”函數(shù): 它僅依賴于 R,因此取決于相關參數(shù) ??????。 通過最大化我們可以獲得的功能: 然后,估計值 ???和 ???2可以從等式 9 和等式 10得到。 測因子 函數(shù)值 ???(???)可以將新點 ???近似地估計為樣本 錯誤是 : 將等式 1代入等式 14給出: 其中 Z=[??1,??2,…,.????]和 F=[??1,??2,…,????]為使 ???的預測值無偏,此時的平均誤差應為零,即: 然后我們得到: 預測值的均方誤差( 等式 15中給出: 即是: 最小化φ( ???)與公式 17,我們可以得到: 導出: 得到: 因此,我們可以預測函數(shù)值 ???(???) 通過使用方程式 21來計算每個新點 ???。 辛普森等人 [17]建議克里格模型 的最佳選擇 是 在 中等數(shù)量變量(小于 50)中的確定性和高度非線性 。 很多研究人員在設計復雜工程時已早期應用 [18最近,黃等人 [21]已經使用 型來最大限度地減少金屬成形工藝設計中的模具磨損。此外, 22]已經展示了 4 基于 型的翹曲 優(yōu)化 化模型和優(yōu)化過程 翹曲變形 最小設計問題可以說如下: 找到 最小化翹曲 ( ??1,??2,…,????) 受制于 ???? ≤ ???? ≤ ???? ?? = 1,2,…,?? 其中 ??1,??2,…,????是表示過程條件的變量,熱變形( ??1,??2,…,????)是量化的熱變形值,將由基于優(yōu)化中的克里格模型的近似函數(shù)代替迭代,并且 ????和 ????是第 基于克里格模型的優(yōu)化算法描述如下: 1. 使用 法獲取一組具有 n 個點(每個點對應于一組過程條件)的樣本,并運行 序以獲取采樣點的翹曲 值。 然后,選擇與最小翹曲值對應的一組工藝條件作為初始設計。 2. 基于獲得的試樣,使用 型建立翹曲 與工藝參數(shù)之間的近似關系。 3. 最小化熱變化值以通過 然后,通過 序計算相應的熱變化值。 4. 檢查收斂:如果滿足下一節(jié)的收斂標準,則停止 ; 否則,將修改后的設計添加到樣本集中,然后轉到步驟 2。注意,如果修改后的設計比以前的初始設計更好,則初始設計將被更新。 斂標準 收斂標準用于同時滿足優(yōu)化和克里格近似的精度,即: 其中 ?????是 型的近似翹曲值。 5 手機蓋翹曲 優(yōu)化 作為示例,調查了蜂窩電話機蓋。 其長度,寬度,高度和厚度分別為1305511 1蓋子由 3,780 個三角形元素離散化,如圖 2 所示。 它由 成,其材料性質如表 1所示。 設計變量是模具溫度( A),熔體溫度( B),注射時間( C)和包裝壓力( D)。翹曲 通過平面外位移來量化,該位移是 默認平面的最大向上變形和最大向下變形的總和。四個變量的范圍在表 2中給出。我們希望在大型可行的成型窗口中找到最佳設計。因此,這些范圍可以大于實際制造中的范圍。 此外,這個范圍可以避免熔體短路。 模具溫度的范圍基于的推薦值,該數(shù)值考慮了材料的性能。 熔體溫度的范圍比 應使用的最小值高 10° C,因為較低的熔融溫度可能導致熔體短路。注射時間和包裝壓力根據制造商的經驗確定。 法選擇了五十四種 工藝組合。在 擬之后,獲得試樣,然后使用 常數(shù)回歸項和 ??1 = ??2 = ?3的條件下,只需要修改五個來獲得最優(yōu)解,結果如表 3 所示。 在 4 處理器 1個小時的 行 優(yōu)化過程消耗的凈時間只有 圖 3顯示了蜂窩電話機優(yōu)化的迭代歷史。隨著迭代次數(shù)的增加, 圖4和圖 5分別顯示優(yōu)化前后的翹曲值 6 結果與討論 化結果分析 為了詳細分析結果,每個因素對翹曲 的影響也將通過有限元模擬來研究,條件是所有其他因素都保持在最佳水平。結果如圖 16所示。 通常,如果模具溫度低,則會產生更高的殘余應力,因為腔體中的熔體具有高的冷卻速率。因此,從質量的觀點來看,最高的模具溫度在其范圍內是最好的。但是, 圖 6 顯示,當所有其他因素保持在其最佳值時,模具溫度對翹曲 的影響非常小。這種現(xiàn)象導致最佳模具溫度在其范圍內不是最高值。 圖 6顯示,當熔體溫度從 260℃變化到 300℃時,翹曲 值非線性地降低。較低的熔體溫度具有不良的流動 性,可產生較高的剪切應力。如果沒 有足夠的時間釋放剪切應力,翹曲將會增加。結果表明,熔化溫度較高,使翹曲 最小化,與優(yōu)化結果一致。 注射時間短可以在空腔中引起快速熔融流動,這對殘余應力和分子取向有貢獻另一方面,長時間的注射時間將會導致鐵素體激素的上升。這將導致材料中更高的剪切應力和更多的分子取向。圖 6顯示后一種效應在所選擇的范圍內可能更為重要。 包裝壓力在兩個方面影響翹曲 。低填充 壓力不能壓縮空腔中的塑料材料,這可能形成體積收縮并引起大的翹曲 。另一方面,當將更多的熔體轉移到空腔中時,高的填充壓力可以產生更高的殘余應力引起的流動和高壓力。圖 6顯 示后一種效應在所選范圍內更重要,因為當包裝壓力越來越高時,翹曲 增加。 型的結果分析 設計變量的兩個相關函數(shù)如圖 7 所示。 對應于θ =1 和θ = 5。隨著設計變量的變化,θ = 5 的曲線下降得更快。這說明較大的θ使變量更活躍。因此,參數(shù)θ可以解釋為測量相應變量的重要性 [15]。對于該示例,參數(shù) ??????的數(shù)量與處理參數(shù)相同,因此每個元素 ????反映相應的處理參數(shù)對翹曲 的影響。表 4顯示,在優(yōu)化后, ???值大于其他模型,因此注射時間對翹曲 的影響最大,也與圖 6一致。 7 結論 在本研究中,提出了一種改進的矩形網格( 與 將為 此外,它可以確保這些點具有較少的重疊坐標值。通過 遺產,它可以避免這些點彼此靠近的情況。 基于 出了一種有效的優(yōu)化方法,使注射成型中的翹曲 最小化。該方法基于 型的近似函數(shù)進行優(yōu)化,而不是通過 行昂貴的翹曲分析。已經使用優(yōu)化方法來最小化手機蓋的翹曲,結果表明它具有良好的翹曲 優(yōu)化的精度和有效性。 克里 格 模型不僅有助于降低優(yōu)化的計算成本,而且有利于分析過程參數(shù)對翹曲 的影響,特別是反映其非線性關系。 就手機蓋而言,注射時間是所選范圍內影響翹曲的重要因素。 致 謝 作者衷心感謝中國國家自然科學基金重大計劃( 10590354)對這項工作的財政支持,并感謝 為本研究提供了仿真軟件。 參考文獻 1. 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