臺灣博碩士論文加值系統

本研究對象為塑膠裝配零件-壓板，射出成型模流分析及控制製程參數來改善翹曲變形量之情形。利用3D繪圖軟體Pro/E 設計產品形狀，再利用Moldflow軟體進行模流分析。以塑料熔融溫度、模具溫度、射出時間、保壓壓力、保壓時間及冷卻時間等六個製程參數作為初始控制因子，以 Moldflow 軟體進行模擬並搭配田口L25 (56) 直交表及變異數分析找出製程之顯著控制因子，接著透過田口法結合類神經網路方法訓練出一射出成型輸入輸出關係之函數，便透過輸入製程參數便可獲得一組對應之翹曲變形值，應用類神經網路搭配具備全域求解之特性之基因演算法，搜尋出最小翹曲變形量製程參數組合。這組最佳化參數可以作未來射出成型的製程參數條件的參考，減少試模時間及降低生產成本，產品品質才能穩定量產。

In this study, optimum values of process parameters in injection molding of a plastic assembly parts Pressure plate to achieve minimum warpage are determined. We use the 3D CAD software Pro/E to design the shape of the product, and then combine moldflow simulation analysis. Melt temperature, mold temperature, injection time, packing pressure, packing time, cooling time of six control process parameters as an initial factor, In finding the optimum values, finite element software MoldFlow, Taguchi method with L25 (56) Orthogonal Array and ANOVA, artificial neural network and genetic algorithm are exploited.A predictive model for warpage is created using artificial neural network exploiting finite element analysis results. Neural network model is validated for predictive capability and then interfaced with an effective genetic algorithm to find the optimum process parameter values.

This set of optimized parameters can be done to the future reference of the injection molding process parameters conditions, reduce tryout time and reduce production costs, product quality in order to stabilize production.

書名頁.....................................................i
口試委員審定書............................................ii
授權書 ..................................................iii
中文摘要..................................................iv
英文摘要...................................................v
誌謝.....................................................vii
目錄....................................................viii
表目錄....................................................xi
圖目錄...................................................xii
符號說明..................................................xv

第一章 序論................................................1
1-1 前言...............................................1
1-2 文獻回顧...........................................2
1-3 研究動機與方法.....................................6
1-4 本研究限制與範圍...................................7
1-5 本文架構...........................................8

第二章 塑膠材料與射出成型製程簡介.........................10
2-1 高分子材料流動現象................................10
2-2 塑膠簡介與分類....................................11
2-2.1熱固性與熱塑性塑膠.............................11
2-3 射出成型製程簡介..................................13
2-4 .翹曲與收縮變形分析...............................15

第三章 田口實驗設計法.....................................18
3-1 田口實驗設計法簡介................................18
3-2 變異數分析........................................18
3-3 田口實驗設計分析之流程............................20
第四章 類神經網路.........................................23
4-1 類神經網路簡介....................................23
4-2 類神經網路之基本架構..............................25
4-2.1 類神經網路的學習訓練法則......................25
4-3 傳遞類神經網路架構................................26
4-4 倒傳遞類神經網路參數..................................27
4-4.1 網路訓練......................................28
4-4.2 均方根誤差....................................30

第五章 遺傳基因演算法.....................................31
5-1 基因演算法簡介........................................31

第六章 模流分析與製程參數最佳化...........................35
6-1 Mlodflow模流軟體簡介..................................35
6-1.1 Moldflow主要分析類型..........................36
6-1.2 3D CAD建模....................................37
6-1.3 網格種類......................................38
6-1.4 網格劃分......................................39
6-1.5 網格缺陷診斷與修補............................40
6-2 材料選擇..............................................43
6-3 澆口位置選擇分析與流道建立............................46
6-3.1 填充與熔合線分析..............................48
6-3.2 流道平衡分析..................................50
6-3.3 冷卻水路設計..................................52
6-4 短射實驗..............................................54
6-4.1 短射實驗材料設備介紹..........................54
6-4.2 短射實驗結果與討論............................61
6-5 決定田口實驗設計參數及水準............................61
6-6 L25(56)直交表模擬結果.................................64
6-6.1 變異數分析(ANOVA).................................64
6-7 田口法結合類神經網路之網路參數........................65
6-8 類神經網路結合基因演算法之製程參數最佳化..............68
6-9 實際射出產品量測翹曲量與模擬計算比對結果..............75

第七章 結論與建議.........................................79
7-1 結論..................................................79
7-2 未來研究方向..........................................80

參考文獻..................................................81

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