基于DOE、RSM及PSO的大尺寸板类塑件的翘曲优化

作者：刘月云^*; 刘碧俊

来源：中国塑料, 2018, 32(10): 99-104.

DOI：10.19491/j.issn.1001-9278.2018.10.015

• 实验设计
• 响应面法
• 粒子群算法
• 工艺参数优化

首先通过实验设计(DOE)分析得出对柜式空调面板翘曲变形影响较大的工艺参数为熔体温度、模具温度、保压压力和保压时间。其次,以这4个工艺参数为实验变量,以面板的翘曲量为目标,采用响应面法(RSM)构建出两者之间的二阶响应面模型,并优化出翘曲量最小的工艺参数,翘曲量预测误差率仅为2.486%,模型精度较高。最后,运用粒子群算法(PSO)对二阶响应面模型进行迭代寻优,得出最优工艺参数。验证结果表明,PSO优化误差为4.882%,相比于RSM优化,翘曲量实际值由5.217mm降为3.459mm,降低了38.367%,优化效果较好。

• 单位
  机电工程学院; 江苏食品药品职业技术学院