基于Kriging代理模型和MOPSO算法的注塑成型质量多目标优化

季宁; 张卫星; 于洋洋; 侯英洪

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基于Kriging代理模型和MOPSO算法的注塑成型质量多目标优化

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cqvip:为减少CAE分析时间,提高寻优计算效率,提出基于Kriging代理模型并结合多目标粒子群算法(MOPSO算法)对塑件的注塑成型质量进行多目标优化。以塑件的翘曲变形量、缩痕指数为优化目标,以影响塑件成型质量的模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、注射时间、冷却时间等注塑工艺参数为试验影响因素,应用最优拉丁超立方试验设计方法结合模流分析(MFI分析)建立分析样本,基于Isight参数优化软件构建优化目标与影响因素之间的Kriging代理模型,基于MOPSO算法在代理模型内进行全局寻优,获得了一组使塑件翘曲变形量和缩痕指数最小的最优工艺参数组合并给出了优化目标的预测值。结果表明,Kriging代理模型的预测值与模拟试验结果基本吻合,优化后的翘曲变形量降低15. 3%、缩痕指数降低19. 7%,本文提出的方法能有效、快速实现注塑成型质量的多目标优化,为工程实践提供了有益的参考价值。

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来源
《塑料工业》 |2020年第5期|67-71|共5页
作者
季宁; 张卫星; 于洋洋; 侯英洪;
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作者单位

天津大学仁爱学院机械工程系天津300636;

天津大学仁爱学院数学教学部天津300636;

天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072;

天津市新阳模具制品有限公司天津300350;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TQ320.66+2;
关键词
最优拉丁超立方; Kriging代理模型; 多目标粒子群算法; 模流分析; 多目标优化; Isight;

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