基于多质量指标的注塑成型工艺参数优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及塑料注射成型工艺参数优化，具体涉及到塑料注射成型产品有多个质 量目标要求时的注射成型工艺参数优化方法。
【背景技术】
[0002] 塑料制品广泛地应用于国民经济的各个领域，并发挥着越来越重要的作用，如航 空航天、信息和通信、船舶、汽车制造、医学、建筑、农业及包装等领域。注塑成型已经成为塑 料最重要的加工方法之一，且注塑制品约占塑料制品总量的三分之一。
[0003] 注射成型是一个多变量的复杂非线性过程，其中影响制品质量的因素包括注塑 机、材料性能、成型工艺参数和模具等。注塑成型工艺参数对制品质量有着至关重要的作 用，影响熔体在型腔中的流动、传热、冷却等宏观状态和塑料的结晶、取向和应力等微观性 能，最终影响了制品的性能和质量。工艺参数主要包括熔体温度、模具温度、充填时间、注射 压力、速度/压力切换点、保压压力、保压时间、冷却时间、开模时间等。
[0004] 注塑成型的制品质量常见的缺陷有翘曲变形、熔接痕、短射、凹陷、缩痕、收缩大、 飞边、力学性能不足等。
[0005] 注塑成型工艺参数的优化能在某个范围内克服制品的缺陷、获得高质量的塑件。 但工艺参数的选择涉及成千上万种组合，如何在众多的工艺参数组合中寻求最优的成型工 艺参数是一个研宄难题。特别是当制品质量要求多个质量指标时，原本单目标的参数优化 方法己经难以满足实际生产中复杂多样的需求，对多质量指标的注塑成型工艺参数优化方 法进行研宄是非常有必要的。
[0006] 目前在注塑成型工艺参数多质量指标优化方面，常用的优化方法是基于Taguchi 正交试验设计的综合平衡法、加权综合评分法、人工神经网络。
[0007] 1、综合平衡法的多质量指标注塑成型工艺参数优化
[0008] 综合平衡法是先对每个质量指标分别进行单质量指标的直观分析，得到每个质量 指标的影响因素主次顺序和最佳工艺水平组合，然后根据理论知识和实际经验，对各指标 的分析结果进行综合比较和分析，得出较优工艺方案。
[0009] 优化步骤：（1)分别对各个质量指标进行直观分析，利用单目标优化方法找出各 个指标的最优成型工艺参数和影响因素主次。（2)考虑各个因素的主次，综合平衡多个质量 指标，找出尽可能满足每个指标的生产条件。
[0010] 2、加权综合评分法的多质量指标注塑成型工艺参数优化
[0011] 综合评分法是用于评价指标无法用统一量纲进行定量分析的场合，用无量纲的分 数进行综合评价。各个质量指标对制品综合质量的影响程度各有侧重，同时各指标的量纲 并不一致，加权综合评分将多目标问题转化为单目标，实现多目标问题的综合优化。
[0012] 优化步骤：（1)将各个质量指标统一映射到[0,1]空间。（2)根据正交试验分析结 果和各质量指标对制品综合质量的影响程度，按百分制加权，确定各质量指标的权值。（3) 加权综合评分计算，得到综合评分。（4)对综合评分进行均值和方差分析，确定工艺参数对 综合评分的影响程度和影响趋势图，分析得出最优的注塑成型工艺参数组合。
[0013] 3、人工神经网络法的多质量指标注塑成型工艺参数优化
[0014] 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN)是一个复杂的、具有非线性特 点的网络。利用ANN建立注塑工艺参数和质量目标值的关系模型，并通过试验设计数据训 练的网络模型，最后找出最优的工艺参数。
[0015] 优化步骤：（1)对Taguchi试验设计结果进行均值和方差分析，分别得到各质量指 标的最值工艺参数组合及影响主次顺序。（2)利用加权综合评分法，选出兼顾多质量指标的 工艺参数组合，建立训练样本数据。（3)设计网络结构和学习算法，建立基于BP人工神经网 络的多质量指标的预测模型。（4)利用样本数据训练的神经网络模型，可以正确预测制品质 量，为对工艺参数的优化提供了依据，从而达到对注塑成型工艺参数优化。
[0016] 基于多质量指标的注塑成型工艺参数优化虽然已经取得了一些成果，但还存在一 些不足需要深入研宄，主要的缺点包括：
[0017] (1)综合平衡法将各个单一质量指标的最优成型工艺参数综合平衡，找出兼顾每 个指标都可能好的工艺参数。主要考虑影响质量指标的主要因子，忽略了次要因子对质量 指标的影响，虽然达到优化工艺参数的目的，但不是最优，与最优工艺参数有较大的误差， 同时，对注塑成型工艺经验要求较高。
[0018] ⑵加权综合评分法中，各个质量指标对制品综合质量的影响程度各有侧重，权值 不同，在权值分配时，主观性较强，优化目标不精确，从而影响工艺参数优化后的效果。
[0019] (3)人工神经网络广泛应用于质量预测和工艺优化，但BP神经网络算法收敛速度 慢，且对初始网络权重比较敏感，若以不同的权重初始化网络，往往会收敛于不同的局部极 小值，预测误差比较大。同时还有可能出现过拟合现象，即当训练能力提高到一定程度后， 继续提高训练能力则导致预测能力下降。
【发明内容】
[0020] 当评价注塑制品的质量指标有多个时，如翘曲变形、体积收缩、缩痕、力学性能 等，仅优化一个质量目标值是不能获得最优的工艺参数。为了使制品的各个质量指标都 达到一个合理的值。提出了在Taguchi正交试验设计基础上，结合层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP)和灰色关联分析法（Grey Relation Analysis, GRA)的注塑成型 工艺参数多目标优化方法。通过该方法可以较好将注塑成型工艺参数与综合质量评价关联 起来，从而多目标优化转换为灰色关联度的单目标优化，达到工艺参数优化的目的。
[0021] 层次分析法较好地将模糊的各个质量指标的量化，得到多个质量指标在综合质量 评价中的权重。针对各个质量指标要求，进行Taguchi正交试验设计。对试验结果进行灰 色关联分析，得到各质量指标与试验序列的灰色关联系数。结合各质量指标的权重和灰色 关联系数，进行灰色关联度计算，得到各个试验序列的灰色关联度，值最大的试验序列是试 验中的最优成型工艺参数组合。最后对注塑成型工艺参数和灰色关联度进行均值，确定工 艺参数对综合质量的影响程度，并得到最优工艺参数组合，满足各个质量指标的要求。
[0022] 综合质量评价指标包括多个质量指标时，本发明的基于多质量指标的注塑成型工 艺参数优化方法，基本步骤如下；
[0023] 步骤1:层次分析法，即将各质量指标的重要性进行两两比对，将比对结果依序定 义为1-9的比较尺度，建立质量判断矩阵，求出各质量指标在综合质量评价中的权重向量；
[0024] 步骤2 :TagUchi正交试验设计，确定工艺参数和参数水平，试验结果得出各个质 量指标的数据序列；
[0025] 步骤3:对各个质量指标的数据序列进行归一化处理，计算试验序列中各质量指 标与综合质量评价的灰色关联系数；<