基于正交法的注塑壳体零件质量优化方法的研究

【摘 要】以注塑壳类零件为模型，运用Moldflow软件采取注塑模拟分析与正交实验设计相结合的优化设计方法，分析出比较理想的注塑工艺过程参数，最大限度地减少试模次数，可在设计阶段预测产品可能出现的缺陷，提前进行结构优化设计并及时调整方案，能够降低实际生产中的成本，缩短产品开发周期和提高产品设计的质量。

【关键词】正交法 质量缺陷 翘曲 优化分析

引言

随着当今塑料工业的不断发展，塑件的外观质量和产品特性变得越来越重要，对于薄壁类注塑壳体零件而言，判断产品质量的一个非常关键的指标就是翘曲变形。翘曲变形指的是塑件的形状偏离原来型腔的形状范围，是塑料在注塑成型中，由于材料的内应力不同，致使塑件的形状在出模后与在模腔内不一样的现象，这是注塑壳体类零件经常出现的缺陷[1]。

产品的翘曲变形受到诸多因素影响，其中影响最主要的两个因素是内应力释放和收缩不均匀。因此如果要使注塑件的翘曲变形问题得到有效解决，则必须要将上述各种因素进行综合考虑，同时也要根据每种制品各自的属性和结构，找出对它影响最为主要的相关因素，以便能够找到解决缺陷的方法。

1 正交设计法简介

1.1 正交试验法概述

正交试验设计（Orthogonal experimental design）是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。正交法同时也称为因素试验设计[2]。群论和拉丁方理论是正交法的理论基础。正交法首先是要从大量的试验点中挑选一定量具有典型性和代表性的数据点；然后正交试验矩阵的设计是在一定规则下进行的，应用“正交表”合理安排试验设计方法。在应用全因素试验时要考虑其他因素与所有可能出现的组合，但是在实际试验中会有更多的试验影响因素。所以，其试验次数非常多，这样严重影响了试验效率，这种试验实际上是无法实现的。采用正交法时，应用正交设计表可以合理安排试验次数，这样就能通过较少试验次数，找出所用因素和对应水平下相应的最优水平组合。这样就可以找到试验指标下试验因素对其的影响程度，通过局部试验就能获得全面试验情况资料。通常在正交试验中应用信号噪声比来评价试验稳定性。下面先简要说明与正交法有关的一些基础知识与概念[3-6]。

（1）正交矩阵。将标准的正交矩阵应用于正交试验设计方法中，用标准的正交矩阵可以在很少的试验次数情况下，也能够得到试验目标的所有试验影响因素的反馈信息。

（2）信噪比。信噪比是评判正交试验结果的重要依据之一，信噪比的定义是信号与噪声的比值。

①目标值越大越好

其中：为试验次数；为第i次试验结果。

②目标值越接近某个值越好

其中：，为n次实验的平均值。

③目标值越小越好

正交试验设计主要可以解决下面3个问题：①能找出在因子发生变化时，指标的变化规律。这样可以利用这种规律更好地应用于生产。也就是说可以分析因子和指标之间的关系。②能找出找出对指标产生影响最明显的因素，分析因子对指标影响的程度。生产中的关键问题之一就是产生影响的主要因素。③探索最优的生产工艺。掌握在整个注塑成型过程中，每个因子在取什么水平的时候，才达到最好的结果，然后选择最优的方案。

1.2 正交试验法的一般过程

正交试验设计的基本程序主要包括试验方案设计，试验结果的计算、分析、优化结果的验证3个过程。基本步骤见图1。

（1）试验方案设计。①确定试验目标与试验因素。选择比较全面的试验因素，就可以从试验结果中选出对试验目标影响最大的因素了。如果选择的因素比较少，那么会太片面，结果也就不是很准确了。②选定试验因素后，首先根据对试验的影响因素选择最优的试验条件。选择工艺范围时，试验因素的范围不能选太小，不然会影响试验的可靠性。选好正交试验表所需的试验水平与试验因素，按照表的要求测量并记录相应的试验数据。③通过分析问题类型，计算每一个方案的信噪比，为下一步分析提供可靠依据。

（2）试验结果的计算、分析。有多种方法可以分析试验结果，然而均值分析法和变量分析法被普遍使用。

①均值分析法。影响质量指标的各个试验因素是根据正交试验的结果来确定的，而且也是根据正交试验的结束来预测最佳试验因素组合，这就是均值分析法。

第一，根据正交试验表求出所有的试验信噪比的总体平均值：

式中，n为试验次数；为第i次的试验信噪比。

第二，各个水平和各个试验因素对质量指标影响的程度可通过求出信噪比的均值来得到，其计算公式如下：

式中：为因素f在水平i上信噪比的均值；N为每个水平试验的次数；f为各个试验因素；i为试验水平；为试验因素f在i水平下信噪比的值。

通过各个因素效应的分析，就可以获得最佳试验因素水平的组合。因为各个试验因素在各个水平下的均值即为该试验因素的主效应。

②变量分析法。各个因子对目标影响的相对程度可以通过变量分析来估算。计算方差和可以确定各个因子对产品性能指数的影响程度。其总体方差定义为：

式中：n为试验次数；为第i次试验的信噪比。

某一因素变化引起的方差定义为：

式中：因素f在水平i上信噪比的均值。

要得到试验因素对试验目标的影响度，就要依据各个试验因素对应的方差在总体方差中所占的百分比。

变量分析可以预测最佳试验水平组合下的信噪比的大小。若选用的因素之间没有相互作用，这种情况下要得到预测信噪比就可以进行简化处理。例如，当为最佳水平组合时：

式中：为因素f第i个水平的信噪比；是主试验中16个试验信噪比的平均值，为全部试验的平均信噪比。

（3）优化结果的验证。要验证参数优化的实际效果，可以通过应用优化的参数对目标进行模拟试验来实现。

正交试验设计的理论基础是数理统计和概率论，它能科学地、经济地制定试验方案，并对试验数据进行有效的统计分析的数学方法与理论。此方法被国内外研究人员广泛应用于成型工艺优化。Dillman[3]对影响流长的所有参数运用正交设计方法进行分析，确定了一些重要的工艺参数，再以这些参数为设计变量建立优化模型。刘春太[4]对注塑的塑件的溶接线性能运用正交法进行优化。

2 模拟试验模型

本试验以塑料外壳为数字模型进行模拟试验。将壳体零件的三维模型用STL格式导入到Moldflow软件中，由于本次制品选用的模型是壳体件，外观和性能要求较高，外形是厚壁外壳，属于中小型塑件，表面的收缩要尽可能小，基于这些因素考虑，根据试验的参数得到塑件的翘曲变形量是模拟试验目的，在本次设计中选择流动+翘曲分析的方式进行该模拟试验。在Moldflow的材料属性及推荐参数据工艺中，该试验采用的注塑材料为ABS，牌号为PA-765。吸水率低，具有良好的绝缘特性，耐退化、有很好的电绝缘和较好的耐磨性能。推荐工艺和参数如图2所示。

通过对塑料壳体零件翘曲变形有影响的主要工艺参数进行分析，对翘曲量影响明确的试验因素主要是：保压时间、保压压力、注射时间、模具温度和熔体温度。以上所提每种因素选择4个水平值，进行工艺参数水平设置，详见表1。

3 实验结果的优化与分析

3.1 分析和计算试验结果

在利用正交试验矩阵的设计时，记录一系列相关的试验数。采用表2中的各项参数，用正交表做4×4=16次分析试验，来获得所需的最大变形量的数据值，记为K（i为试验次数），L为期望值特性，期望值越小优。正交试验结果得到的各因素对翘曲量影响可知，工艺参数影响翘曲的程度从大到小是：熔体温度，保压时间，冷却时间，模具温度，注射时间，保压压力。其中熔体温度、保压时间和冷却时间对塑件翘曲量的影响较大，其中随着熔体温度升高，翘曲量不断增大，随着保压时间增大，翘曲量不断减小，随着冷却时间增大，翘曲量先增大，再减小，最后增大。由正交试验结果可知，熔体温度、保压时间和冷却时间是影响翘曲量的主要因素（表2）。

3.2 试验结果的分析

如上所述，在利用正交试验矩阵的设计时，记录一系列相关的试验数据。采用表2中的各项参数，用正交表做4×4=16次分析试验，来获得所需的最大变形量的数据值，记为K （i为试验次数），L为期望值特性，期望值越小优。其中各因素水平值分别用表中所指的“1”，”2”，“3”，“4”代表，观察各试验的值，发现-6.593最大，是12，此时相应的工艺参数为A3B4C2D1E3，由表2得，保压压力55Mpa，模具温度65℃，溶体温度220℃，注射时间2s，保压时间7s。

结语

本次设计进行正交试验的原因是优化各个因素水平，得到最佳工艺参数组合，使塑件翘曲量最小。通过进一步模拟验证，获得最佳工艺参数组合为：保压压力55Mpa，模具温度65℃，溶体温度220℃，注射时间2s，保压时间7s。因此，通过对整个试验过程的结果进行分析，得到了工艺参数对制件翘曲变形的影响程度，并且可以找出最佳的工艺参数组合，使注塑产品的缺陷尽可能的减小。

参考文献

[1]李欣欣.薄壁件注射成型的翘曲变形分析与工艺优化[D].江苏：江苏大学，2010.

[2]赵选民.试验设计方法[M].北京科学出版社，2006：75.

[3]栾军.现代实验设计优化方法[M].上海：上海交通大学出版社，1995.

[4]刘春太，申长雨，陈静波等.注射模充模流动和传热过程的理论与算法[J].高分子材料与工程，2002.18（6）：101-105.