Resumen

El objeto de la investigación fue un panel de plástico para la puerta trasera del coche. Para obtener los parámetros óptimos de simulación de moldeo por inyección, se utiliza Moldflow2018 para simular el proceso de moldeo por inyección del panel de plástico de la puerta trasera del coche. Se realiza un experimento ortogonal para analizar la influencia de los parámetros del proceso de inyección en el índice de evaluación. Se seleccionan como parámetros del proceso la temperatura de fusión, la temperatura del molde, el tiempo de enfriamiento, la presión de envasado y el tiempo de envasado. El alabeo y la contracción volumétrica se toman como indicadores de evaluación. Se diseñan grupos de prueba para obtener datos y se emplea el método de análisis de rangos para analizar el alabeo y la contracción volumétrica. El análisis del rango de alabeo muestra que el alabeo óptimo es de 9,3 mm para una tasa de contracción volumétrica del 14,3%. El análisis del rango de la tasa de contracción volumétrica indica que el mejor alabeo es de 8,3 mm para la correspondiente tasa de contracción volumétrica del 15,05%. Se establece un índice de evaluación global mediante el análisis relacional de grises. Este análisis muestra que el alabeo es de 8,3 mm y la tasa de contracción volumétrica es del 14,2%. Se emplea el método Taguchi para obtener la relación señal-ruido, mientras que los métodos de rango y varianza se utilizan para el análisis. El alabeo óptimo se obtiene como 8,2 mm, mientras que la tasa de contracción volumétrica es del 10,3%. Para un índice de evaluación único de alabeo, se utiliza el método de mínimos cuadrados y el algoritmo de enjambre de peces artificial para encontrar la combinación óptima de parámetros. Se emplea Moldflow2018 para la verificación de la simulación y se obtiene un alabeo mínimo de 6,405 mm.

• Materias:Análisis de suelos Hormigón Construcciones de hormigón Asfalto
• Subjects:Soil testing Concrete Concrete construction Asphalt
• Palabras claves:tasa de contracción volumétrica, panel de puerta de coche, mm, alabeo óptimo, análisis de rango, parámetros de simulación de moldeo, análisis relacional gris, algoritmo de enjambre de peces, influencia de la inyección, tasa de contracción volumétrica
• Keywords:volumetric shrinkage rate, door car panel, mm, optimal warpage, range analysis, molding simulation parameters, gray relational analysis, fish swarm algorithm, influence of injection, volume shrinkage rate