基于MoldFlow 与均匀试验设计的
汽车前照灯灯罩注射工艺参数优化
*
邓可心，张新宇，吕文一，何东霖，赵瑞明（江苏师范大学科文学院，江苏徐州
221132）
【摘要】将汽车前照灯灯罩的翘曲变形量作为研究对象，利用SolidWorks 软件创建该灯罩的三维模型，使用MoldFlow 软件模拟该塑件实际生产时的注射过程。通过均匀试验设计法得到模流分析结果的全部数据并进行回归分析，获得熔体温度、保压压力、保压时间、注射压力、注射时间和冷却时间6个因素在研究范围内对汽车前照灯塑件翘曲变形量的影响显著性。最后，通过Matlab 软件结合遗传算法得出最优解，最终确定各试验的最佳工艺参数组合和最小的翘曲变形量，为该部件的实际生产提供理论指导。关键词：MoldFlow ；均匀试验；汽车前照灯灯罩；参数优化；翘曲变形量中图分类号：TQ320.66
文献标识码：B
DOI ：10.12147/jki.1671-3508.2023.06.010
Optimization of Injection Molding Process Parameters
for Automobile Headlamp Lampshade Based on MoldFlow and Uniform Test Design
Deng Kexin ，Zhang Xinyu ，LüWenyi ，He Dongling ，Zhao Ruiming
（Jiangsu Normal University Kewen College ，Xuzhou ，Jiangsu 221132，CHN ）
【Abstract 】Taking the warping deformation of automobile headlamp shade as the research object,SolidWorks software was used to create a 3D model,and MoldFlow software was used to simulate the injection molding process of the plastic parts in actual production.The uniform experimental design method was used to obtain all the data of the mold flow analysis results,and the regression analysis was carried out to obtain the significant influence of melt temperature,pressure holding,pressure holding time,injection pressure,injection time and cooling time on the warping
deformation of automotive headlamp plastic parts within the study range.Finally,the regression equation of warping deformation is determined by Matlab software,and the optimal solution is obtained by combining with genetic algorithm,so as to determine the optimal combination of process parameters and the minimum warping deformation of each laboratory factor,which provides theoretical guidance fo
r the actual production of this part.Key words ：MoldFlow software ；uniform test ；automobile headlamp lampshade ；parameter optimization ；amount of warping deformation
*基金项目：
江苏省高等学校大学生创新训练计划项目（202213988019Y ）1引言
进入21世纪以来，随着材料行业的飞速发展，在
信息产业、航空航天、交通运输业等国民经济领域，塑
料材料已成为支撑我国国名经济发展并满足人们日常生活需求的重要材料之一，家电行业、汽车行业、半导体行业、航空航天、机械制造业等更离不开塑料制品。塑料是一种以树脂为主要成分，为了满足使用者特定
需要，通过添加填充剂、润滑剂等添加剂组成的塑性材料。塑料材料凭借其耐腐蚀性强、加工成本低，耐磨损，易加工成型且有着较为稳定的化学性质等特点，已成为人们日常生活中不可或缺的重要支柱材料。随着塑料材料在各领域中应用范围的扩大，为了满足不同使用者对塑件使用要求的差异性，通过增强、增韧、共混等各种工艺手段对塑料材料的性能进行优化，使得塑料材料的种类和性能等都有了极大的扩展和提升。塑料材料凭借其质量轻、抗腐蚀性能好、生产加工成本低、透光性能优良等特点而被汽
车行业广泛应用。与此同时，这也对塑料制品的使用性能和产品质量等提出了更高的要求。根据已有研究表明，在塑料制品的实际生产加工过程中，影响注塑制品质量的主要因素为翘曲变形量，因此，本文利用SolidWorks 软件、MoldFlow 软件结合均匀试验设计，通过模拟汽车前照灯灯罩塑件在实际生产时的注塑过程，分析并优化注
塑时各试验因素的参数组合，以达到降低翘曲变形量的最佳注塑条件，在提高塑件质量的前提条件下，节省实际生产时的试模成本[1]，为实际生产提供理论指导。2塑件设计与分析2.1塑件图设计
在SolidWorks 软件建立汽车前照灯灯罩的三维
模型，如图1所示。该灯罩塑件的最大外形尺寸为
226×230×169mm ，平均壁厚为1.5mm ，整体壁厚均匀，总体结构较为简单。该灯罩塑件的透光性能优良，耐磨性能较好，对汽车前照灯起到一定的保护作用，可以为汽车驾驶者在天气光线较差或者夜间行车时提供良好的视野，保证驾驶者的行车安全。该灯罩塑件的材料为聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA ），是一种高分子聚合物材料，具有高透明度、低成本、易于机械加工、耐腐蚀性能优良等特点，因此，该材料时常被用作于玻璃替代材料而应用到汽车中，如汽车保险杠外壳、进气格栅及其他内外饰件等。
图1汽车前照灯灯罩三维模型
2.2
模型优化
将建立在SolidWorks 软件中的汽车前照灯灯罩
塑件三维模型导入到MoldFlow 软件中。为减小注塑材料在模拟注塑过程中的流动阻力，保证流动的平衡性和分析结果的准确性，利用MoldFlow 软件中对导入的该塑件三维模型进行网格划分与优化，由于该塑件的总体壁厚较为均匀且结构较为简单，所以划分网格类型为Dual Domain （双层面）类型，网格单元数为15440，优化后网格的最大纵横比降至10以下，平均纵横比为2.28，网格匹配百分比为94.1%，相互网格匹配百分比为93.8%，满足模流分析的实验要求[2]。首先，通过MoldFlow 软件中的“浇口位置”分析序列得出最为合适的浇口位置设定区域，分析结果如图2所示。由图2可知，蓝区域的浇口匹配性较好，红区域的浇口匹配性相对较差，由此可以确定最佳的浇口位置。采用MoldFlow 软件中的流道设计工具与冷却回路向导工具设计出合理的流道系统和冷却系统，并在流道系统中设置合理的注射位置，具体如图3所示。
图2
最佳浇口位置分析结果
图3
汽车前保险杠灯罩三维模型的网格划分、浇注系统与冷却系统设计
3工艺参数优化设计
3.1均匀试验设计
均匀试验设计是一种各试验因素在试验范围内
蓝
红
均匀散步的试验设计方法，是一种以部分代表性试验点代替全试验的实验方法。采用均匀实验设计方法可以在降低实验的次数的同时准确、有效的反应出试验体系的结果[3]。本文选取熔体温度、保压压力、保压时间、注射压力、注射时间和冷却时间共6个试验因素，在研究范围探讨各试验因素对汽车前照灯灯罩的翘曲变形量的影响显著性，在MoldFlow软件中选取材料为ACRYLICS（PMMA）系列，牌号为Acryrex CM-
25，制造商为Chi Mei Corporation，选择“冷却+填充+保压+翘曲”为分析序列，选取各试验因素的取值范围分别为熔体温度230℃～270℃、保压压力40～60MPa、保压时间15～35s、注射压力60～100MPa、注射时间2～4s、冷却时间90～130s。表1所示为根据以上各因素的变化范围设定的U11（U116）均匀实验涉及表及相应实验结果。
表1均匀试验方案结果
3.2影响显著性比较
通过SPSS线性回归分析，可得到所选取的6个试验因素的标准化回归系数及其F、P值检验和复性相关R值。需要说明的是：F检验又称联合假设检验，是一种通常被用来对多个参数（试验因素）进行分析的
统计模型，从而判断该模型是否适用于对母体进行估计的全部参数或部分参数。F检验对数据的正态性十分敏感，因此在三组或多组之间的均值比较中，经常使用F检验，如果被检验的数据是非正态分布时，该数据的稳健性和准确性会降低，尤其是当显著性水平较低时。当试验数据符合正态分布，且显著水平α的值不低于0.05时，该检验的结果稳健可靠。P值为假设检验中的值，是判断结果的一项重要内容，P值是进行检验决策的一个重要依据，因此，在假设检验中长常见到P值。一般情况下，P值的大小决定着事件发生的概率大小，且成正比。根据显著性检验得到的P 值，一般认为P＜0.05为有统计学差异，P＜0.01为有显著统计学差异，P＜0.001为有极其显著统计学差异。P值反映了该试验因素对翘曲变形量的影响显著性，即P值越大，则该因素对翘曲变形影响越大，反之，则影响越小[4]。复相关性系数R是一个能反映变量和一组自变量（两个或两个以上）之间相关程度的指标，是包含所有变量在内的相关系数，即R值越大，表明该要素或变量之间的线性相关程度越密切。α是显著性水平，它表示在假设检验中原假设为真时，拒绝原假设的概率。它是公认的小概率事件的概率值，通常取α=0.05或α=0.01，必须在每一次统计检验之前确定，这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
由SPSS分析结果可知，对曲翘变形量的影响最为显著的试验因素为保压时间。对模型进行F检验，在给定显著水平α（0.05和0.01）下，（F=1.235，P=
0.438>0.05），如果呈现出显著性即P值小于0.05或0.01时，则表明试验因素x i（i取1、2、3、4、5、6）
对y（翘曲变形量）有影响关系，也即说明熔体温度x1、注射压力x2、保压时间x3、保压压力x4、注射时间x5、冷却时间x6并不会对翘曲变形量y产生明显线性关系。
通过SPSS软件的计算得出R=0.806，由此可以查询复相关系数R表，得到R min=0.684，所以可得R＞R min，根据显著性检验特征可知，当R＞R min时，y与x1、x2、x3、x4、x5、x6之间存在密切线性关系。
所以，通过Matlab建立线性回归方程，由：
y=b+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+a6x6（1）将b=0.2491，a1=0.0014，a2=-0.00067846，a3=-0.00087415，a4=-0.0008489，a5=-0.0115，a6=-0.00099569带入，得
y=0.2491+0.001x1-0.00067846x2-0.00087415x3 -0.0008489x4-0.0115x5-0.00099569x6（2）3.3遗传算法优化分析
遗传算法是一种通过模仿生物界遗传规律构建的体型操作方法，该方法以体（所有研究对象）中的所有个体（试验因素）为对象，模拟自然界中生物的遗传规律，不断地随机交叉、复制、变异，最终到适
因素水平表1 2
3 4 5 6 7 8 9 10 11
熔体
温度/℃
230
234
238
242
246
248
252
256
264
268
270
保压
时间/s
17
21
25
31
34
15
19
23
28
32
35
保压压
力/MPa
44
50
56
40
46
52
58
42
48
54
60
注射压
力/MPa
72
95
69
88
66
81
63
78
60
75
100
注射
时间/s
3.2
2.4
3.8
3
2.2
3.6
2.8
2
3.4
2.6
4
冷却
时间/s
126
122
118
114
110
106
102
98
94
90
130
翘曲变形
量/mm
0.5574
0.5264
0.5304
0.5279
0.5424
0.5207
0.5433
0.5593
0.5529
0.5618
0.5425
合环境的个体，即为最优解[5]。采用遗传算法，可以通过简单的编码设计，对多因素、复杂系统进行优化分析并得出最优结果。其特点是能够从离散的、多极值问题中准确、高校地到全局最优解，并且其无需导数和其他辅助信息，覆盖面大，利于全局择优。因此，遗传算法被广泛应用于解决大规模数据的并行处理之中。通过Matlab 软件结合遗传算法设计进行优化
分析，可以得到在研究范围内的熔体温度、保压压力、保压时间、注射压力、注射时间和冷却时间共6个因素使得灯罩塑件翘曲变形量最小时的最优参数组合，结果如图4所示。由分析结果可知，最优参数组合为熔体温度230℃，保压时间35s ，保压压力60MPa ，注射压力100MPa ，注射时间4s ，冷却时间90s ，得到的最小翘曲变形量是0.4536mm
。
图4遗传算法优化及分析结果
4结语
以汽车前照灯灯罩塑件的翘曲变形量为主要研
究对象，探讨熔体温度、保压压力、保压时间、注射压力、注射时间、冷却时间共6个因素在研究取值范围内对该研究对象的影响显著性，结合均匀实验设计方法得到标准化回归系数F 值为非显著线性相关，而P 、R 值在相应范围内为显著线性相关，最终可以得出以上6个试验因素与翘曲变形量不存在线性相关性。通过回归分析得出，各试验因素在注塑成型工艺参数试验条件下保压时间对翘曲变形量的影响较为显著。通过Matlab 软件结合遗传算法，分析得出各试验因素的最佳参数组合为熔体温度230℃，保压时间35s ，保压压力60MPa ，注射压力100MPa ，注射时间4s ，冷却时间90s ，对应的最小翘曲变形量为0.4536mm ，可为实际生产该塑件时工艺参数的设定提供理论指导[6]。
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第一作者简介：邓可心，女，2002年5月生，2020年10月入学并就读于江苏师范大学科文学院，主要研究方向：自动化、有机化工。
（收稿日期：2023-03-14）