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摘要
为解决注塑制件成型过程翘曲变形问题，采用Moldflow软件对自动化设备电子元器件外壳注塑过程进行模流分析，但是模拟分析需要的样本数量较多，整个模拟过程缓慢。为了解决这一问题，采用拉丁超立方抽样方法对制件进行随机取样，建立RBF神经网络代理模型。通过模拟退火算法对代理模型进行全局寻优，对制件模具温度、熔体温度、保压压力以及冷却时间进行多目标优化，以制件的翘曲变形量为响应目标，获得最佳的工艺参数组合。结果表明：代理模型R2为0.920 98，模拟值与预测值基本一致，误差为0.84%。通过模拟退火算法优化后，最佳的成型工艺参数保压压力为59 MPa，冷却时间为18 s，模具温度为50℃，熔体温度为240℃，此时制件翘曲量最小为0.538 5 mm，通过该方法为改善制件翘曲变形提供参考。
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单位四川化工职业技术学院
