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模具技术
模具技术

阮雪榆

双月刊

1001-4934

mjjs@sjtu.edu.cn

021-62812525

200030

上海市华山路1954号

模具技术/Journal Die and Mould TechnologyCSTPCD
查看更多>>本刊于1983年创刊，由上海交通大学主办、中华人民共和国教育部主管，上海报刊发行局发行，邮发代号4－589。主要报导国内外模具行业的新工艺、新设备、新材料，先进的设计和制造经验，是广大模具工作者必备的参考资料。
正式出版
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    模具电极排版设计及加工工艺的优化与改进

    胡光良王雷严胜义朱少军...
    1-7页
    查看更多>>摘要：对电极传统装夹及加工方法进行分析研究,提出了一种基于标准载板整体排版的电极批量高效加工的方法和工艺.详细介绍了电极排版设计的方法,NC程序串联工具软件的开发,以及各工序对应的加工作业要求和标准等.该电极排版设计和加工工艺可以实现机外操作,机内加工,机床近乎处于全程零停机的高效率加工状态,使电极CNC加工达到高效、经济、成本最优化,从而减少电极CNC加工对高技能操作人员的依赖,同时也能满足高质量的加工要求.实践证明,该排版设计方法对电极批量加工操作可以化繁为简,实现降本增效,具有实际指导意义和借鉴价值.

    标准载板模具电极电极排版CNC代码串联电极池

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    一种解决冲压工序冲突的工艺方法及模具结构

    秦亚浩陈文波王少亚张旭光...
    8-13页
    查看更多>>摘要：介绍了一种解决工序冲突的方案以及冲压模具结构,即下模设计整体托芯结构并将其他工序需求放置在托芯上,从而实现上翻整形与普通侧翻、侧冲等冲突工序的合并.通过该方案,可减少一序模具,降低制作成本,减少生产周期.

    冲压模具冲压方案工序冲突

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    汽车模具结构加工性优化方案的研究与应用

    庞飞
    14-20页
    查看更多>>摘要：为了提升汽车冲压模具的加工性和可制造性,控制加工成本和生产周期,在模具设计阶段,需要充分考虑所设计的模具的加工性.从设计阶段降低加工工作量,提升模具可制造性和生产质量.本文通过对影响冲压模具加工性的因素进行分析,总结出了一些常见的加工性差、难以加工的模具结构,同时提出改进方法,并且对这些模具结构的设计方法进行归纳总结,得出了5条提升模具加工性的基本设计理念,以此指导汽车冲压模具的结构设计.

    冲压模具设计理念加工性数控铣削

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    基于超声振动感知的智能自动化切削刀具的设计

    刘慧茹鲁建华
    21-27页
    查看更多>>摘要：为增大自动化切削刀具的刚度水平,从而延长刀具元件的使用寿命,提出了基于超声振动感知的智能自动化切削刀具设计方法.根据刀具振子的结构参数,确定梁架结构的弯曲振型及其具体的振动频率特性,结合超声椭圆振动的激励作用,完成对切削刀具的振动特性分析.在此基础上,利用力学传感器,研究感知段设备的结构组成形式,再通过铰链柔度建模处理的方式,实现智能自动化切削刀具的设计.实验结果表明,在超声振动感知原理的作用下,随着中心孔直径数值的增大,所设计切削刀具的刚度水平呈现出不断增大的变化趋势,符合延长刀具元件使用寿命的实际应用需求.

    超声振动感知切削刀具弯曲振型振动频率力学传感器铰链柔度

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    基于CRITIC权重法和灰色关联分析的微芯片封装多目标参数优化

    赵玲玲王权范海霞张群...
    28-35页
    查看更多>>摘要：以芯片封装为研究对象,提出了一种注塑工艺参数多目标优化方法.为解决微芯片封装注塑成型过程中出现的体积收缩和翘曲变形等缺陷问题,以体积收缩率和翘曲值为优化指标,建立5因素4水平的Taguchi正交实验设计.通过Moldflow的仿真分析,将试验结果用信噪比表示,用CRITIC权重法计算出两个优化指标的权重,利用灰色关联分析,将多目标优化转化为单目标优化问题.通过极差分析进行排序,得到5个工艺参数的影响程度,由大到小依次为模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、注射时间,以及得到最优工艺参数组合:模具温度为155℃,熔体温度为60℃,保压时间为5s,保压压力为55 MPa,注塑时间为0.9 s.经分析验证,优化后的体积收缩率为2.670％,翘曲值为0.026 9 mm,相较于Moldflow系统推荐的参数,最终模拟结果分别减少了8.47％和21.57％,证明此种方法能够提高塑件产品的质量,并且有效减少注塑过程中的缺陷.

    Moldflow微芯片封装CRITIC权重法灰色关联分析正交试验

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    火电厂超厚壁大口径集箱中间段更换的焊接技术与工艺优化

    张小锋吕品正魏佳贵雷兵兵...
    36-42页
    查看更多>>摘要：针对火电厂中超厚壁大口径集箱中间段更换的焊接工艺进行了优化探讨.采用神经网络为基础的优化手段,对焊接过程中的参数设置、焊接次序以及实时监控反馈体系进行了细致的调整与优化.与传统焊接工艺进行对比实验,结果显示,优化后的工艺在焊接品质、焊缝性能及工作效率方面均展现出明显的优越性.具体而言,优化工艺下的焊接接头质量得以显著提升,焊缝内部缺陷大幅减少,力学性能有所增强.同时,焊接周期缩短,材料利用率提高.此外,该优化工艺还有效地缩减了热影响区域,控制了焊接过程中的形变,并降低了焊接后残余应力.总体而言,本研究采用的优化方法显著提高了火电厂中超厚壁大口径集箱更换的焊接工艺水准,为电力行业的设备维修提供了坚实的技术支撑.

    火电厂超厚壁大口径集箱焊接技术工艺优化神经网络

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    汽车后风挡下横梁热冲压工艺的二次成型研究

    同晶
    43-50页
    查看更多>>摘要：为提升汽车后风挡下横梁热冲压工艺的二次成型效果,提出一种基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优化梯度提升回归树(GBDT)的汽车后风挡下横梁热冲压工艺的二次成型方法.首先,采用拉丁超立方抽样技术对汽车后风挡横梁热冲压工艺参数进行区间划分;然后通过GBDT算法建立数学代理模型;最后以成型件最大增厚率和最大薄减率为优化目标,通过NSGA-Ⅱ多目标优化算法对二次成型的工艺参数进行优化.实验结果表明,GBDT模型的最大增厚率和最大减薄率的决定系数R2分别为0.9573和0.9712,均方误差分别为0.0019和0.0034.由此说明,该模型的收敛速度较快,收敛精度高.测试发现,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法预测输出的最大增厚率和最大减薄率分别取值为3.5％和6.41％,与真实值十分接近.综合分析可知,提出的方法能够实现热冲压工艺的二次成型优化,提升了二次成型效果,具有实际应用意义.

    汽车后风挡热冲压工艺二次成型梯度提升回归树(GBDT)非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)

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    基于机器学习的Inconel718孔增材制造工艺多目标优化

    张晶晶卢慧李艳利翟媛媛...
    51-58页
    查看更多>>摘要：对基于机器学习的增材制造工艺多目标优化进行了研究,提出了一种基于改进遗传算法的钻孔加工参数多目标优化模型,求解出最优钻孔参数,提高钻孔加工的质量和效率,继而实现增材零件尺寸精度和加工质量的提升,使零件达到使用标准.首先对钻孔加工参数多目标优化模型进行构建,然后采用改进后的遗传算法对其进行求解,最后对求解结果进行实验测试.测试结果表明:改进后的遗传算法求解获取的最优加工参数组合所得实际测试结果的孔尺寸平均误差仅为3.3％,孔表面粗糙度误差仅为7.1％,能够达到提高增材零件尺寸精度和加工质量的目的,使其达到使用标准,推动了增材制造工艺在工业领域的应用与推广.

    机器学习增材制造工艺钻孔加工遗传算法

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    飞机机身镁合金的搅拌摩擦焊接工艺研究

    王炳坤
    59-64页
    查看更多>>摘要：为提升ZM5镁合金的焊接性能,实现该材料在机翼整体壁板中的有效应用,采用搅拌摩擦工艺对该材料实施焊接处理,并通过扫描电子显镜和维氏硬度计对焊接接口进行微观形貌观测和硬度测试.结果表明,当搅拌摩擦焊的搅拌头旋转速度为800 r/min,焊接速度为120 mm/min时,ZM5镁合金接头硬度达到85 HV的最高水平,约为母材硬度的90％,焊接效果最为理想.断裂形貌表现为少量韧窝和解理面,断裂形式为准解理断裂.根据分析结果可知,在参数合适的情况下,搅拌摩擦焊接工艺能够实现ZM5镁合金的有效粘接,可用于机翼壁板中镁合金材料的焊接与成型.

    焊接速度旋转速度ZM5镁合金微观形貌

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    基于人工智能的切削刀具疲劳强度预测方法

    王荔檬赵莹莹杨铨
    65-72页
    查看更多>>摘要：研究基于人工智能的切削刀具疲劳强度预测.采用小波降噪的方法过滤信号噪声并去除包含的异常值;以时域和频域特征为目标,提取更加完整的信号特征,利用Pearson系数法和MIC系数法对特征信号排序,通过核主成分分析完成信号特征融合,运用广义回归神经网络训练不同特征信号,根据获得的刀具磨损量实现对切削刀具疲劳强度的预测.实验结果表明:传统方法利用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)获得的磨损量精确度较低,预测刀具的裂纹宽度,从第45 h开始迅速扩大,工作时间超过60 h后刀头会折断;本方法在初始阶段就处理了首尾噪声和中段异常值,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)获得的磨损量更加精准,预测刀具裂纹宽度从第75 h开始扩大,工作时间超过80h后,刀头才会出现会折断现象,这一预测与实际结果之间的差异极小,可见本方法的预测更加精准.

    人工智能切削刀具疲劳强度预测

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