基于特征的注塑模具澆注系統智能化技術研究
更新時間：2008-9-1 16:02:33 文章來源：互聯網 點擊：
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特征；澆注系統；RBR和CBR；智能化設計
摘 要：
提高模具設計成功率、縮短模具制造周期已經成為模具產業的主旋律。然而，以往的注塑模具澆注系統的設計已無法滿足市場對模具短周期與高質量的要求。為此，進行注塑模具澆注系統智能化技術研究有著深遠的意義……
注塑模具因其可一次成形多個結構復雜、尺寸精密、內在質量好的塑件，在塑料制品生產中獲得了廣泛的應用。但注塑模具的設計制造過程很復雜，影響因素也很多。澆注系統是注塑模具結構設計中的一個重要組成部分，也是塑料熔體進入模具型腔的唯一通道。它的幾何形狀及結構尺寸設計的合理與否，直接影響到聚合物熔體在模具通道中的流變特性及填充效果，進而影響到最終塑件的成型質量與模具整體結構設計的復雜程度。生產實踐表明，塑件成型過程中的許多缺陷, 如噴射流、翹曲變形、熔接痕及欠注等的產生都與澆注系統設計有著密切的關系。
然而，以往的注塑模具設計中，大多都是憑借模具設計人員的知識和經驗積累，確定澆注系統的類型和結構尺寸，設計的合理與否只能根據試模結果進行評價。顯然這種設計方法已不能適應瞬息萬變的現代產品市場對成型模具的短周期與高質量要求。目前，雖有部分企業采用了CAE分析工具對澆注系統設計進行了流動模擬，但由于塑件結構與材料的多樣性及澆注系統與塑件材料流變性能匹配的復雜性，設計時要快速找出適應特定塑件結構及材料流變特性的最佳澆注系統尺寸參數，仍需做大量工作。
基于上述分析，本文將人工智能技術引入注塑模具設計過程，采用基于特征的Object ARX實體造型與參數化建模和面向對象的專家知識與數據庫技術，應用RBR和CBR相結合的方法，針對注射模具設計的實際特點，進行了注射模具澆注系統智能化設計的實現技術與方法的研究。通過將澆注系統設計的相關知識和經驗總結提煉成設計規則，將以往成功的設計和典型結構整理成事例，構建有效的推理機制，建立注塑模具澆注系統設計的智能化系統，力求在模具設計中盡量準確、合理地給出澆注系統設計方案，以減少設計失誤和數值模擬及物理試模的次數，提高模具設計的成功率，縮短模具制造周期。
1 塑件與澆注系統特征分類
塑件幾何模型是模具設計的唯一依據，也是澆注系統設計的重要信息來源。采用基于特征的建模技術，把塑件的幾何特征作為塑件模型中的基本單元進行有機組合，可使特征成為CAD/CAM集成系統中的有效信息載體，充分滿足模具設計制造各階段對塑件信息的需求，并保證塑件信息在整個模具設計制造過程中的準確性和一致性。
構成塑件幾何模型的特征可分為以下幾種類型：形狀特征、精度特征、材料特征、技術特征和分析特征。本文重點研究形狀特征和材料特征，因形狀特征表示了組成塑件結構各幾何元素的準確形狀，具有特定的屬性，它對澆注系統的結構設計和類型選擇有著直接的關系。不同的形狀特征在構造零件的幾何形狀、滿足零件的功能要求和制造過程中所起的作用是不同的。有的形狀特征用于構造零件的主要形體結構，而有的只是用于修飾零件的局部細微結構。可見塑件的形狀特征具有層次關系的屬性。因此可將形狀特征分為主形狀特征(基特征)和輔助形狀特征(輔特征)。主特征用于描述塑件的基本幾何形狀，是一個獨立的幾何形體；輔特征是依附于主特征上的尺寸較小的局部幾何結構或是對主特征的局部修飾。塑料制品的結構復雜，形狀各異，種類繁多，性能差別較大。采用特征的分類方法，有助于智能化設計過程中的信息表示和提取。
以塑件主要結構形狀和材料的流動性能相似為原則，可把塑件分為以下幾種類型：常規幾何形狀塑件、大型厚壁長流程塑件、大面積薄壁塑件、外觀質量要求嚴格的塑件等。其中常規形狀塑件又可包含回轉體形狀和非回轉體形狀。根據常用塑料材料的流動性能，可將材料分為流動性好的、流動性中等和流動性差的三種類型。對流動性好的材料，流道設計時其截面尺寸可取相對較小的值；流動性差的材料流道設計時，截面尺寸應取較大值；流動性中等的材料，流道截面尺寸介于前兩者之間。模具設計時通過識別塑件幾何模型的形狀特征，可初步確定出澆注系統的基本類型和澆口形式，再通過塑件尺寸和材料特征確定分流道的截面形狀。其中主流道形狀不管何種結構或材料的塑件，均以常用的直錐型結構為首選。
根據澆注系統的組成及結構特點，澆注系統的特征可分為主流道特征、分流道特征、澆口特征、冷料井特征和流道布局特征，如圖1所示。
2 澆注系統智能化設計系統的結構
澆注系統智能化設計系統的主要功能模塊包括：輸入模塊、智能化設計模塊和輸出模塊。
1）輸入模塊
該模塊是系統與用戶進行信息交互的接口，也是RBR推理過程的動態知識來源。它把用戶輸入的信息如塑件材料性能參數、注塑機參數、塑件幾何模型、模架參數等傳遞給智能化設計模塊，以便進行下一步的設計推理判斷。
2）智能化設計模塊
智能化設計模塊是系統的主模塊。主要包含RBR推理子模塊、CBR推理子模塊及相關的設計知識與規則庫。其中RBR子模塊主要是根據輸入模塊的信息，智能化的推出符合給定條件的澆注系統設計方案。由于塑件結構的復雜性與多樣性，完全基于規則來推理出所有塑件的模具澆注系統設計方案是不現實的。因此，對于應用RBR推理無法得到適合的澆注系統設計方案時，系統采用CBR的方法來實現復雜或特殊塑件的澆注系統設計。這樣可使智能化設計系統更加靈活和全面。
3）輸出模塊
該模塊主要完成設計推理過程的錯誤信息提示和澆注系統設計結果的顯示。
智能化設計模塊，將澆注系統設計分為初始設計、優化設計和詳細設計三個階段。其中初始設計階段主要進行流道的布局形式和澆口數目的確定，這可通過輸入模塊的信息，經推理判斷和計算獲得。澆口類型與塑件的外觀要求、幾何形狀有直接的關系，如外觀質量要求高的塑件最好選用點澆口或潛伏式澆口，一般殼體類塑件可選用側澆口、點澆口等，大型桶、盆、罩類件最好選用直澆口，而大型平板型塑件最好選用扇形澆口或護耳澆口等。這些知識被整理成規則存儲于系統規則庫，設計時根據塑件類型、材料特性及外觀質量要求等輸入信息，系統可自動推理出相應的澆口類型。澆口位置的確定影響塑件的成形質量。澆口位置不合理將導致模具排氣不良、塑件熔接痕及殘余應力等。設計推理時，首先將塑件上的孔、槽、倒角等不宜設置澆口的輔助特征排除，然后根據各主特征的幾何結構和空間位置，以及主特征上不適合設置澆口的限制邊、限制點等約束條件，按照前一步推出的澆口類型對主特征進行逐一的匹配。最后參照塑件外觀要求及可能產生的缺陷等限制條件，即可對匹配成功的主特征進行澆口位置計算。優化設計主要是對初始設計的流道布局進行平衡分析與計算及對澆口位置與數量等進行優化；詳細設計主要是根據優化設計的結果，進行澆注系統三維結構模型的生成。智能化設計系統的總體結構如圖2所示。
3 澆注系統智能化設計的關鍵技術
1）規則推理技術
澆注系統設計時不僅涉及的知識豐富，內容較多，而且結構形式靈活多變。因此澆注系統設計的規則庫結構相對復雜并且分支較多，整體結構屬于樹狀分布，適合于正向推理。因此，本系統采用正向推理策略。正向推理的特點是從已知信息出發，選擇合適的知識，逐步遞進求解待解的問題。
在RBR推理過程中，關鍵的問題是規則的提煉和運用。澆注系統設計的知識規則有很多，規則的總結、提煉及合理組織是系統推理成功的重要前提。本系統的規則提煉主要是通過對澆注系統設計的基本知識和專家經驗的詳細總結、分類整理完成的。規則的運用就是把提煉出來的規則以字符串的形式存儲起來，然后通過系統設定的指針變量搜索來完成規則的提取與匹配。
在澆注系統設計中，主要涉及兩類知識。一是待分析的注塑制品的設計特征；二是澆注系統的設計規則。注塑制品的設計特征需要從制品的幾何模型中提取。澆注系統的設計規則來自于規則庫，而規則庫本身就是一個類，如同樹狀結構的樹干，澆注系統的各組成部分就是樹杈，每個樹杈又可有不同的樹枝，如分流道部分就具有三個不同的樹枝，分別是流道布局形式、流道尺寸、流道截面形狀。此外，位于每個分枝下面的規則還分很多層。各個層又通過鏈表指針和自己的兄弟節點相連接。這樣便形成了總體的樹狀結構和具有層次關系的規則體系，以方便系統推理時的信息檢索與查詢。系統的規則表示模式如下：
class CRulel:public Cruner-Rule
{
Protected:
UINT m_ nRn1eID; //規則序列號
CString m_strRuleName; //規則名稱
BOOL m_bStatus; //規則匹配后的狀態,缺省
IF (輸入主流道信息==庫存信息)；
THEN D.Czhuliudao() //輸出主流道圖形
IF (輸入分流道形式信息==庫存信息)
THEN
{IF （輸入的材料信息==庫存信息）
THEN D.fenliudao() //輸出分流道圖形
}
. . .
ELSE 提示錯誤信息
}
知識庫中運用的規則均以IF—THEN的形式進行組建。系統運行過程中各環節緊密相關，內部形成復雜的推理網絡，設計知識在推理網絡中快速傳遞，并進行相應的分析判斷和匹配，最終推出合理的澆注系統設計方案。
2）事例推理技術
當塑件結構復雜，應用RBR方法不能有效地推理出澆注系統設計方案時，系統可采用CBR方法進行推理設計。當然，對于應用RBR方法能夠推出合理的設計結果時，也可采用CBR和RBR相結合的方法進行設計。CBR方法的最大優點在于能夠通過增量學習不斷增加知識的事例庫。在CBR中，Case庫模擬了人腦的記憶功能，其中存儲了大量具有各類塑件形狀特征的典型澆注系統設計實例，這些事例是以基于塑件特征的層次關系進行組織與存放的，設計時能夠快速從Case庫中檢索出相
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