注塑参数DOE分析范例
试模DOE程序(含表格)
试模DOE程序一.目的:1.考核模具的性能和注塑件的质量。
2.及时发现并找出成型过程中的问题,保障生产过程顺利以免浪费工时原料。
3.找出最佳的工艺参数范围,确保产品的质量达到客户的要求。
二.范围:对于客户要求比较严格的产品或订单量比较大的产品。
三.程序:1 试模前的准备工作:参见<<注塑试模程序>>中的1～5项。
2 其本参数的设定:2.1 料温:设定为原料供应商提供的加工温度范围中间值,但要以实际料温为准.2.2 背压:越低越好,但产品表面不得有色差和料花.2.3 螺杆转速:与背压相配合,在冷却时间结束前5秒左右熔胶完成.如果冷却时间长而熔胶时间短则采用储料前冷却时间来控制.2.4 开锁模时间:在保证模具安全运行的前提条件下,越快越好,尽量减少开关模的时间以便提高生产周期.2.5 模温:设定为原料供应商提供的温度范围中间加热模具,然后根据产品质量要求调整.2.6 射胶残量:大机台(如200T以上),9～１２mm;小机台，３～５mm为最佳．此项工作要在工艺参数比较稳定的情况下最后作调整．2.7 保压压力及保压时间:设定为0.2.8 模具:对模具的前期准备工作要求比较高,所有与模具有关的外观缺陷如顶高顶白拉模粘模走胶不平衡等问题解决以后再进行下一步程序.注：以上基本参数的设定要以调校经验比较丰富的技师为基础．调校的目的是保证工艺参数的稳定性．3 最佳注射时间：3.1注塑压力——注射时，在螺杆头部（计量室）建立的熔体压强。
为了确保注塑机的注塑速度达到及保持所要求的数值，注塑压力数值的设定必须足够。
注射压力是重要生产参数之一，它决定着螺杆的前进和后来模具填充的情况，假如注射压力太低，熔料进入模具时所产生的阻力便相对的很大，使注射速度不能保持在设定的水平，结果是射胶时间长了，所以设定注塑压力时某数值应较熔料所产生的阻力高15bar左右。
例：注塑一件产品，设定50%注塑速度，在注塑压力为140bar.,注射时间为0.87秒内完成成型过程，请问最佳注射压力数值是多少？注塑速度注射压力注射时间50% 140bar 0.87sec50% 120 bar 0.87 sec50% 100 bar 0.89 sec 最佳50% 90 bar 0.90 sec 下限50% 85 bar 0.99 sec注:1）在最佳的注射压力设定情况下，注射周期时间的变化应不超过0.06秒，如超过这个范围，表示压力不稳或塑化不良。
基于CAE和DOE的注塑成型工艺多目标优化研究
随着 Ｃ Ｅ技 术 不 断发 展 和成 熟 ，它在 工业 中发 Ａ 挥 的作 用也 Ｅ益 突 出 ，尤其 在提 高制 品质量 、降低成 ｔ
Ｋｅ ｗ ｒ ｓ Ｉ ｅｔ ｎ Ｍｏ ｉ ； Ｏ ｈ ｇｎ Ｅ ｐ ｒ ｅ ｔ Ｐｏｅｓ Ｐ ｒｍ ｔ ｓ Ｆ ｚ Ｗｅ ｈｓ ｙ ｏｄ ： ｎ ｃｉ ｊ ｏ ｌｎ ｄ ｇ ｔ ｒ ｏｏ ａ ｌ ｘ ｅ ｍ ｎ； ｒｃｓ ａａ ｅｅ ； ｕｚ ｉ ｒ ｙ ｉ ｔ； ｇ
Ｃｏ ｐ ｅ ｅ ｓｖ ａｕａｉｎ ｍ ｒ ｈ ｎ ｉｅ Ｅｖ ｌ ｔｏ
Ｍｕｔ ｏ ｊｃｉｅＯｐｉ ｚ ｔ ｎ Ｓｕ ｙｏ ｅＩｊｃｉｎ Ｍ ｏｄｎ ｒ ｃ ｓ ｌ 。ｂ ｅｔ ｔ ａｉ ｔｄ ｆ ｈ ｎｅｔ ｌｉｇＰ ｏ ｅｓ ｉ ｖ ｍｉ ｏ ｔ ｏ
Ｂａ ｅ ｎ ＣＡＥ ｎｄ ＤＯＥ ｓｄ ｏ ａ
Ｄ Ｎ ｉｇｇ ｏ Ｉ ｏ ｇｂｎ Ｉ Ｇ Ｑｎ —ｕ ，ＬＵ Ｈ ｎ —ｉ
塑 料 工 业
ＣＨＩ ＮＡ ＰＬＡＳ ＣＳ Ｉ ＴＩ ＮＤＵＳ ＴＲＹ
第４ ０卷 第 ７期 ２１ ０ ２年 ７月
基 于 Ｃ Ｅ和 Ｄ Ａ ＯＥ的注 塑 成 型工 艺 多 目标 优 化 研 究
丁清 国 ，刘泓 滨
（ 昆明理工大学机 电工程学 院，云南 昆明 ６０ ９ ） ５ ０ ３ 摘 要 ：结合注塑模拟分析软件 Ｍｏｄ ｏ ｌｆｗ和正交试 验法 ，对 不同工艺条件 下的塑件成型过程进行模拟分析 ，确 定塑 ｌ
件制品品质评价 指标 为制 品体 积收缩率 、表 面缩痕指数 和最 大翘 曲量 ，运用模糊 数学 中的综合评价数 学模 型 ；通过对综合 目标值 的极 差分析 ，确定熔体 温度 、模 具温度 、注射 时间 、保
压压力 、保 压时间等工艺参数 对综合 目标值 的影 响程 度的大小 ，绘 制因素水平影响趋势图 ，分析得 出最优 的工艺参数 组合方案 ，并对该工艺组合方案进行模 拟验证。 关键词 ：注塑成型 ；正交试验 ；工 艺参 数 ；模糊 加权 ；综合评 判 中图分类号 ：Ｔ ３ ０ ６ Ｑ ２ ．６ 文献标识码 ：Ｂ 文章编 号 ：１０ ５ ７ （ ０ ２ ７— ０４— ５ ０ ５— ７０ ２ １ ）０ ０ ５ ０
注塑试验设计表(DOE)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 均值1 均值2 均值3 极差
1（55） 1（55） 1（55） 2(65) 2(65) 2(65) 3(75) 3(75) 3(75) 162 170 155 15
编制/日期:于长萍 /2010.10.28
核心小组成员:陈建、褚大鹏、罗琼、葛红霞
ห้องสมุดไป่ตู้
000034/035000/001注塑工艺参数试验设计(DOE)记录
实验结果 (评分) 4 8 3 10 10 8 4 6 8
1 2 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 均值1 均值2 均值3 极差
11（190-220）1（0-15） 11（190-220） 2(15-30) 11（190-220） 3(35-50) 2(230-260) 1（0-15） 2(230-260) 2(15-30) 2(230-260) 3(35-50) 3(270-300) 1（0-15） 3(270-300) 2(15-30) 3(270-300) 3(35-50) 5 9.3 6 4.3 6 8.6 6.3 2.3
编制/日期:于长萍 /2010.10.28
核心小组成员:陈建、褚大鹏、罗琼、葛红霞
由以上试验可知均值1、均值2、均值3之间的差异 只反映了A的三个水平间差异，因为这三组试验条 件除了因子A的水平差异外，因子B比A极差小一 点，因子C和因D是因找不到2列的正交试验表所 以先择4列的正交试验表，C、D两列没有因子是 控列,所以可以通过比较这三个平均值的大小看A 的水平好坏。从这三个数据可知因子4的二水平最 好，因为其指标均值最大。这种比较方法称为“综 合比较"。同一理因子B二水平最好,所以容胶温度 (230-260)和胶量射出速度(15-30)r/min为最佳.
基于DOE法的注塑成型工艺仿真优化
摘要注塑成型制品质量控制方面存在的困难主要来源于力学的复杂性和在温度、压力波动下材料行为的不可预测性，研究工艺参数对注塑制品质量的影响关系，建立工艺参数与制品质量之间的关系模型，并用DOE法对工艺进行仿真优化是注塑制品工艺优化的前提。
本文选用半结晶型和无定型ABS两种材料，针对一维流动平板两个方向上的收缩、强度，熔接线强度、制品重量及沉降斑等质量指标进行了实验研究。
研究了工艺参数对质量指标的影响及因素之间的交互作用。
本文主要工作包括以下几方面: 1 工艺参数对制品质量的交互影响分析；2 应用DOE法结合析因分析结果；3.CAE技术结合DOE法进行设计，并用MOLDFLOW进行仿真分析，为质量控制技术提供了工艺模型。
关键词: 注塑成型，正交实验，Moldflow，三维建模，工艺仿真优化，实验设计AbstractQuality control of injection molding products, mainly difficulties from that exist in the complexity of process dynamics and in the temperature and pressure fluctuations unpredictable behavior of materials, of process parameters on product quality of injection molding between the relationship，DOE method with simulation and optimization technology of injection molding products, process optimization is a prerequisite.Semi-crystalline and amorphous ABS we usd in this paper，For a flat that two-dimensional flow direction shrinkage, strength, weld line strength, weight and sink marks and other products, the quality indicators studied. In this paper, include the following：1. Process parameters on product quality of interaction analysis；2. Application of DOE method with the results of factorial analysis；3. CAE design method combined with DOE，Simulation and analysis with MOLDFLOW，quality control technology provides for the process model.Key words：Injection Molding，Orthogonal,Moldflow，Three-dimensional modeling，Process simulation and optimization，design of experiment.目录1.1 引言 (1)1.2 注塑成型工艺过程简介 (1)1.3注塑成型工艺的发展趋势 (2)1.4 注塑成型工艺优化国内外研究概况 (4)1.5本文主要工作内容及其意义 (6)2. 注塑成型工艺参数影响性分析 (8)2.1 压力参数分析 (8)2.1.1注塑压力 (8)2.1.2保压压力 (8)2.1.3 塑化压力（背压） (8)2.2 温度参数分析 (9)2.2.1模具温度 (9)2.2.2熔体温度 (9)2.3时间参数分析 (9)2.3.1注射时间 (9)2.3.2保压时间 (10)2.4注射速度分析 (10)3. 基于DOE法的注塑成型仿真优化 (11)3.1软件Moldflow以及正交实验助手的介绍 (12)3.1.1 moldflow软件简介 (12)3.1.2 正交实验助手介绍 (12)3.2材料的选取及模型的导入 (14)3.3本次实验设计法的分析理论依据 (17)3.3.1.实验基本参数取值范围的确定及输入 (17)3.3.2.正交表的设置及数据生成 (18)3.3.3实验分析类型以及结果的选取 (19)3.4实验设计法的仿真优化过程 (22)3.4.1 Moldflow与正交表的数据结合分析 (22)3.4.2实验数据的反馈与整合 (28)4.模具设计 (31)4.1塑件用途及其性能要求 (31)4.2注射量的计算 (31)4.3锁模力的计算 (31)4.4注塑机的选择及参数 (32)4.5 分型面的确定 (33)4.6 浇注系统的设计 (33)4.7 成型零部件的设计与计算 (37)4.8 推出机构设计 (38)4.9标准模架的选取 (38)4.10 开模行程的校核 (39)4.11 推出脱模机构设计 (40)4.12合模导向机构的设计 (41)4.13 排气系统与冷却系统的设计 (43)5. 结论 (44)5.1设计的总结与创新点： (44)5.2论文所存在的问题及其解决方案： (44)谢辞 (45)参考文献： (46)1.绪论1.1 引言随着科学技术水平的不断提高以及加工方法的改进，塑料这一20世纪才发展起来的新材料已经在我们的日常生活中占据了重要的地位，成为国民经济中不可缺少的一部分。
注塑工艺参数的优化选择模板
注塑工艺参数的优化选择模板第5章注塑工艺参数的优化选择注塑工艺参数包括模具温度、熔体温度、注射压力、保压压力、注射时间等[66]。
前面的注塑成型过程分析比较都是在统一的注塑工艺参数下进行的, 没有考虑到注塑工艺参数对注塑成型过程的影响。
即使浇注系统保持不变, 流动过程也会随着注射时间、熔温和模温等注塑工艺参数的变化而发生变化。
为确保流动过程的合理性, 就需要考虑注塑工艺参数的影响。
在注塑成型过程中, 注塑成型工艺参数如熔体温度、模具温度、注射压力、保压压力、注射时间和保压时间等都会对塑件注塑成型后的成型周期、塑件质量、体积收缩率等有着很大的影响。
其中塑料熔体温度和模具温度对注塑过程的影响特别显著, 塑料熔体温度和模具温度的变化会直接影响到熔体在型腔内的流动情况。
如果塑料熔体温度升高, 流动速率可能会增加, 这样就有利于充模; 可是如果塑料熔体温度过高就可能会引起塑件烧焦甚至材料降解[67]。
模具温度变化也会直接影响制品的生产效率和质量, 如果模温过高可能会延长塑件注塑成型周期, 就会降低生产效率; 如果模温过低就可能会发生熔体滞留, 造成欠注和熔接痕等缺陷[68]。
在传统的塑件注塑成型中, 注塑工艺参数的确定一般需要经过多次试模, 而经过Moldflow的模拟分析就能够一次性确定注塑工艺参数。
Moldflow中的注塑工艺参数优化包括两种方法, 一种是在DOE模块进行优化分析, 一种是在流动分析模块进行优化分析。
DOE模块的优化分析主要是对塑料熔体温度和模具温度进行优化分析, 可是不能够对其它的注塑工艺参数进行优化分析, 这个也是当前软件在DOE模块开发方面的限制, 有待科技的进一步发展。
DOE模块的优化分析是根据设置的变量情况, 软件自动运用类似正交实验的方法来分析塑料熔体温度和模具温度对塑件各方面的影响情况, 然后经过对模拟结果的分析比较来确定塑料熔体温度和模具温度。
流动分析的优化方法是在流动分析模块对注塑工艺参数如保压压力、注塑速率等进行优化选择的方法。
Taguchi DOE实验设计法注射成型工艺参数优化
２ ８
工程塑料应用
２０ ， ３ 卷 ， ６ ０７年 第 ５ 第 期
Ｔ ｇｃｉ Ｏ ａｕｈ Ｄ Ｅ实验 设 计 法 注射 成 型 工艺 参 数 优 化
黄娜斌 江 波 张志莲 李 翱
（ 北京化工大学机电工程学院 ， 北京 １０ ２ ） ００ ９
摘要
将 Ｃ Ｅ技术与 Ｄ Ｅ技 术相结合 ， Ａ Ｏ 可在较 少的分析次数下 自动获得优化工 艺， 而改善 注塑制品 的质 量。 从
熔体温度（ ＰＣ Ａ） 模具温度 （ ） ￣ Ｂ ／２ 充模时 间（ ／ Ｃ） ｓ 保压压力（ ／ ａ Ｄ） ＭＰ
２０ １ ５ Ｏ Ｏ６ ． ８ ０
２５ ２ ６ Ｏ Ｏ８ ． １０ ０
２０ ４ ７ Ｏ １Ｏ ． １０ ２
Ｄ Ｅ是 一种 研 究 实 验 数 据 的获 得 和 科 学 地 分 Ｏ 析处理 实 验 数 据 与 结 果 的方 法 。Ｔｇｅｉ 验 设 计 ａｕｈ 实 技 术是 一种 应用 正交 矩 阵执行 最少 的实验次 数 而获
试错 ， 依赖于设计者 的经验 ， 费时 、 费力且难 以获得 最优 的工艺。而将 Ｃ Ｅ技术 与 Ｄ Ｅ技术相结合 ， Ａ Ｏ 则可较容易地实现注射成型工艺 的自动优化。 笔 者采用 Ｃ Ｅ技术 和 Ｄ Ｅ技 术研 究 了工 艺参 Ａ Ｏ 数对注塑制品质量 的影 响并优化 了工艺参数 ， 采用 Ｔ ｇｅｉ Ｏ ａｕｈ Ｄ Ｅ技术设计实验并计算 了各个 工艺参数 对制 品质 量 的影 响 ， 然后 利 用 Ｃ Ｅ软 件 Ｍｏ ｆ ｗ对 Ａ ｌｏ ｄ ｌ 注射成 型充填／ 后充填过程进行数值模拟 ， 预测 了工 艺参 数 对 注 塑 制 品质 量 的影 响 ， 到近 似 优 化 得 解 Ｊ 。并以一工业用注塑制品为例 ， 结合 Ｃ Ｅ模 Ａ
注塑正交试验(DOE)案例表
4.5 4.4
53 2
4.5
4.2
KJ/m2
73
68
4.3 4.5
3 4.5 4.7
KJ/m2
本方案试验结论 方案测试结果为：4.4 KJ/m2 □建议采用 ■不建议采用 □重新试验 □重新拟定
试验方案号：□ 1 □ 2 □ 3 □ 4 □ 5 □ 6 □ 7 ■ 8 □ 9 □
shu
试 因素代号
A
4.8
KJ/m2
.
kszl
.
本方案试验结论 方案测试结果为： 4.7 KJ/m2 □建议采用 ■不建议采用 □重新试验 □重新拟定
试验方案号：□ 1 ■ 2 □ 3 □ 4 □ 5 □ 6 □ 7 □ 8 □ 9 □
shu
因素代号 试
A
B
C
D
E
验 数参
因素名称 位级量值
注射温度 195 （℃）
冷却时间 35 （Min）
4.5 4.4
2
43 4.6 4.5
4.4
KJ/m2
本方案试验结论 方案测试结果为：4.4 KJ/m2 □建议采用 ■不建议采用 □重新试验 □重新拟定
试验方案号：□ 1 □ 2 □ 3 □ 4 □ 5 □ 6 □ 7 □ 8 ■ 9 □
shu
因素代号 试
A
B
C
D
E
验 因素名称 注射温度
215
（℃）
B 模温
25
（M i n ）
C 注射压力
55
（Mpa）
设定参数 215
25
过
程显示
记 录
Miax
218
27
显示Miin 212
DOE实验设计与实例操作分析报告
DOE实验设计与实例操作分析报告1. 引言DOE（Design of Experiments）是一种统计实验设计方法，用于确定实验因素对结果的影响程度，并找到最佳的因素组合。
本报告旨在介绍DOE的设计原则和步骤，并以一个实例操作分析为例，展示如何应用DOE进行实验设计。
2. DOE的设计原则和步骤2.1 设计原则- 提前规划：在实验开始之前，需要确定实验的目标、因素和水平以及被测响应变量。
- 固定范围：确定因素的范围，以保证结果的可靠性。
- 随机性：使用随机因素分配，以减小实验误差。
2.2 设计步骤- 步骤1：确定实验目标和响应变量。
明确所要研究的问题和目标，并确定需要测量的响应变量，如产量、质量等。
- 步骤2：选择实验因素和水平。
确定影响结果的因素和每个因素的水平，如温度、时间等。
- 步骤3：设计试验矩阵。
根据所选因素和水平，设计一个试验矩阵，以确定实验布局和顺序。
- 步骤4：执行实验并记录数据。
按照试验矩阵执行实验，记录响应变量的数据。
- 步骤5：分析数据。
使用统计方法对实验数据进行分析，以确定因素对响应变量的影响。
- 步骤6：优化结果。
根据分析结果，优化因素的组合，以获得最佳的结果。
3. 实例操作分析在本实例中，我们将研究某饮料产品的口感因素，并使用DOE来设计和分析实验。
3.1 实验目标和响应变量我们的实验目标是优化饮料的口感，响应变量为饮料的甜度、酸度和苦度。
3.2 实验因素和水平我们选择了以下几个因素和水平：- 温度：高、中、低- 糖量：高、中、低- 酸度：高、中、低- 苦味掩盖剂：有、无3.3 试验矩阵设计根据所选因素和水平，我们设计了一个16组的试验矩阵，每组实验按照不同的参数组合进行：- 第1组：温度-低，糖量-低，酸度-低，苦味掩盖剂-无- 第2组：温度-低，糖量-低，酸度-中，苦味掩盖剂-无- ...- 第16组：温度-高，糖量-高，酸度-高，苦味掩盖剂-有3.4 执行实验和记录数据根据试验矩阵，我们按照不同组合参数进行实验，并记录每组实验的甜度、酸度和苦度数据。
注塑正交试验(DOE)案例表
215 218 212 1 4.2 4.4 4.5
25 27 23 4.5 KJ/m2
55 58 53 2 4.3 4.5
60 64 57 3 4.5 4.7 KJ/m2 4.9 5.0 5.0 5.0 KJ/m2
本方案试验结论
方案测试结果为：4.6 KJ/m2 □建议采用 ■不建议采用 □重新试验 □重新拟定
□ 6 C 注射压力 95 90 93 88 2
□ 7
□ 8 D 保压压力 70 70 74 67
□ 9
□ E
试 验 数 参 过 程 记 录 测 量 记 录
因素代号 因素名称 位级量值 设定参数 显示Miax 显示 Miin 样件号 原始记录 平均值 4.5
shu
（ ℃ ）
（ M in ）
（ Mpa）
试验方案号：■ 1 因素代号 □ 2 A □ 3 B 模温 25
（ Min）
□ 4
□ 5 C 注射压力 55
（ Mpa）
□6 D
□ 7 E 保压压力 F 射出时间 G 背压
试 验 参 数 过 程 记 录 测 量 记 录
因素名称 注射温度 位级量值 215
（ ℃ ）
注射速度 60
（ Mpa）
设定参数 显示Miax 显示 Miin 样件号 原始记录 平均值
试验方案号：□ 1
□ 2 A 注射温度 235 235 238 232
□ 3
□ 4 B 冷却时间 45
□ 5
□ 6 C 注射压力 55 55 57 53 2
■7
□ 8 D
□ 9
□ E
试 验 数 参 过 程 记 录 测 量 记 录
因素代号 因素名称 位级量值 设定参数 显示Miax 显示 Miin 样件号 原始记录 平均值 4.2
注塑工艺参数分析表
(以下為工序參數監控記錄, 工序審查需與以上首版或MI要求各項參數進行比對, 工程師需對重大差異進行分析審定)
備注:
組長: 表格編號:
領班:
工程師:
普通 抽濕 記錄 人
出模輔助 前模附件 后模附件
水口重量(g)
前模溫度 后模溫度 干燥方法 產品單重(g)
烘料 溫度
□ 普通 □ 抽濕 (Lot No.)
射膠 冷卻 保壓 保壓 保壓 保壓 模溫 成型 時間 射咀 一段 二段 三段 四段 一段 二段 三段 四段 一段 二段 三段 四段 一段 二段 三段 四段 時間 時間 壓力 速度 位置 時間 (℃) 周期
注塑工序參數監控表
生產日期 機臺# 班次 型號 模號 Cav# x 材料: MI 成型周期(秒):
首板確認(或MI要求)參數
鎖模位置 鎖模壓力 鎖模速度 開模位置 開模壓力 開模速度 熔膠壓力 熔膠速度 熔膠位置 輔助工具
一段 二段 三段 四段
熔膠溫度 ( ℃ ) 射膠壓力 ( ) 射膠速度 ( ) 射膠位置 ( )
DOE(Minitab)
5
-1
6
+1
7
-1
8
+1
温度 -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1
压力 -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1
这个图表被称作设计排列 表(正交表)。它显示了变 量在实验运行中的排序。
我们把“+1”和“-1”叫 做编码(Coded)数据，把 因子水平的实际值叫做 “Uncoded"数据。
温度120℃
150
190
温度180℃
180
230
交互作用(Interaction)
在一些实验中，会出现一个因子在其它因子不同水平上的效应不一
样的现象。
时间(低水平)
时间(高水平)
温度1(低水平)
100
200
温度2(低水平)
250
60
在时间的低水平，温度的效应是：
温度=250-100=150
而在时间的高水平，温度的效应是：
实验目的：确定关键因子并量化其对响应的影响 响应变量：表面强度 因子和水平：
班次：白班，夜班 注塑温度：180℃，220℃ 注塑压力：6，9
设计DOE
在这个实验中，我们将研 实验次序 班次 温度 压力
究这三个因子分别在两种
1
-1
-1
-1
水平上对均值的影响。
2
+1
-1
-1
3
-1
+1
-1
响应(Y) (Response)
DOE的目的
因子的显著性分析 确定对响应Y有重要影响的因子X
确定最佳条件 确定关键输入因子的设置从而使得响应Y最佳
注塑模流分析报告
华东交通大学螺丝刀盒moldflow实训说明书QZ2015/11/30课程：材料成型计算机仿真学校：华东交通大学学院：机电工程学院专业：材料成型及控制工程班级：2012模具2班姓名：覃钊学号：20120310040指导老师：匡唐清1、三维造型利用UG8.0设计出模型如下图 1.1、1.2 表示<1图1.1 实物图图1.2三维图模型参数长宽高为143*85*19.5，主壁厚为1.5mm。
二维图如图1.3佩图1.3二维图壁厚均匀，但在盖钩和挂孔处厚度和壁厚相差较大，体积收缩率在这两个地方应该会出现一些问题。
主分型面在上表面，侧面有卡勾及圆孔，需要做侧抽芯。
材料选用普通PP材料。
模型建好之后导出为IGES格式。
2、模型修复与简化打开CAD Doctor后导入IGES模型，检查并修复，直到所有错误都为0,修复完成之后将模型导出，格式为udm格式。
3、moldflow模流分析3.1网格划分（1）新建工程，输入工程名称，导入模型，在导入窗口选择双层面。
（2）网格划分，网格变长取壁厚的3倍，为4.5m m,合并容差默认为0.1，启用弦高控制0.1mm，立即划分网格，划分之后打开网格统计，看到网格的基本情况，不存在自由边和多个连通区域的问题后进行下一步。
一般来说初始划分的网格纵横比都比较大，所以要进行修复。
纵横比诊断结果如图 3.1.1 :最大纵横比达到了45.57。
图3.1.1初次纵横比诊断3.2网格诊断与修复点击【网格】一一【网格修复向导】，前进到选择目标纵横比，输入6,点击修复。
之后在进行手动修复，通过合并节点移动节点等方式进行，直到得到满意的结果。
如下图3.2.1 :9.*387,319L II A^rbodedr■iM I.qiTg [eV ； k| I J■草(1WI «R(图321修改后的纵横比诊断修复后的纵横比为13.68，只出现少数，可以接受。
修复后的网格统计如下图 3.2.2:1^108纵横比:最大13.7平均2.71性角形30.S393 cn*3三元单:一兀S-节单童嬰全点相完交图3.2.2网格统计面积：表面面和；^5.432 cm A2边边边LBBUE■-TnnT^二互卄元单的确正:不百升比相互百亦比由统计结果知，匹配率都达到了 91%以上，合理。
DOE实验设计详解+案例说明
DOE实验设计详解+案例说明! Design of Experiments⽬錄⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要 1⼆ DOE實驗與解析概述 3三實驗設計階段 9四實驗配置階段 11 五實驗數據解析階段 16 六尋求最適參數的實驗計畫法 20七多品質特性處理 23⼋附錄：常⽤直交表與點線圖 24⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要1 何謂實驗計畫法當我們想⽐較藥品的療效，⽐較加⼯⽅法好壞，⽐較教材學⽣吸收程度，⽐較促銷⽅法等需要進⾏實驗計劃法(DOE)(1) ⼜稱實驗設計，原⽂為 Experimental Design 或Design of Experiments 常以DOE稱之，1925年英國農業專家 Fisher應⽤數理統計⼿法所創造的實驗設計與解析的⽅法，也就是⼀種實驗設計與實驗解析的程序c實驗設計規劃進⾏經濟有效的實驗⽅法，期能獲得充分的實驗數據d實驗解析實驗結果分析以獲取有效、客觀結論包含實驗規劃、實驗實施、數據收集、統計分析、導出結論等過程稱為實驗計劃法(2) ⼀般實驗計畫(DOE)⽬的可以涵蓋c⽐較實驗：⼆個配⽅⽅案的⽐較d篩選設計：決定最具影響⼒的參數(因⼦x1,x2…) 與其影響⼒，是品質改善重要的⼿法通常是實施e或f實驗的前置實驗e優化設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y的性能(或變異)達到⽬標值f穩健設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y不受其他不可控因⼦的影響(品質⼯程Taguchi Method)(3) 實驗計畫的發展主流c傳統實驗計劃法d⽥⼝品質⼯程(⽥⼝⽅法)e夏寧法(Shainin DOE) 在美國實施的⼀種實驗⽅法(⾮主流)2 企業經營必須要有持續不斷改善(1) 開發與改善需強⼤的管理與技術能⼒為後盾，尤其後者是真正核⼼價值(2) 若現有技術⽅法不⾜以開發或改善時，應著⼿實驗以鑑別要因、設定最適條件(3) ⾼科技產業因影響因⼦繁多且⼯藝複雜⽽不成熟，更須經由實驗以掌握know how 3 實驗是改善的關鍵(1) 實驗的想法實驗是單或⼀串試驗，有⽬的地改變因⼦(1因⼦或多因⼦)的狀態，觀察⽐較其結果變化，從⽽鑑別、證明該因⼦對過程是否具有⾜夠影響⼒，或檢驗、建⽴⼀個假設(2) ⼯廠使⽤實驗計畫法時機，常在開發階段或實施製程管制(SPC)階段⽽需活⽤DOE(3) 實驗計劃法三個名詞 c 因⼦ Factor (或因素)認為可能影響過程的要因，如化學反應製程的溫度(A)、反應時間(B)、….等 d ⽔準 Level (或階次)實驗時刻意改變因⼦的狀態，如反應溫度(A)實驗100℃(A 1)與120℃(A 2)，則A 因⼦的⽔準數為2，同樣反應時間B 實驗3hr(B 1)、2hr(B 2)、4hr(B 3) ，則B 因⼦的⽔準數為3 e 特性或回應(Response)量度過程的結果，⼀般是指特性值，應為實驗者、顧客所關⼼的，如粘著強度 (4) 實驗的3步驟 c 實驗觀測d 建⽴因⼦與結果特性變動關係e 推論因⼦最優化狀態(Optimization)4 傳統實驗的錯誤與缺點(1) ⼀位陳⼯程師改善塑膠強度的案例 c 影響塑膠強度的特性要因圖d 將要因A 、B 、C 、D 作為實驗因⼦，進⾏實驗嘗試提⾼塑膠的強度值 e 傳統錯誤的實驗做法有⼆ n 試誤法o 單因⼦實驗法 - 每次只改變⼀個因⼦，其餘因⼦都給予固定 (2) 傳統實驗的問題c 計畫階段未考慮組合影響 - 交互作⽤d 實施階段未考慮隨機 – 分割實驗、集區(block)設計e 數據解析未考慮誤差 – 交絡(confound)法 (3) 正確實驗的⽅法c 實施多因⼦實驗(factorial experiment 要因實驗) 如2n 、3n 型同時列舉所有的要因因⼦，對因⼦⽔準所有組合加以實驗n 避免交互作⽤所引起的錯誤 o 提⾼精度d 採⽤多因⼦實驗可能造成實驗次數過多，技巧上分為n 多因⼦完備實驗(Full factorial experiment) 全部因⼦完整組合實驗o 多因⼦部分實驗(Partial factorial experiment) 全部因⼦部分組合實驗，⼀般DOE 的實驗就是多因⼦部分實驗原料⼆ DOE實驗與解析概述1 ⼀個簡單的⼯廠實驗例(⼀元配置)(1) 實驗⽬的：為了解溫度是否影響產量，以決定適當的溫度條件(2) 實驗策略：實驗前⼯程師應充分思考c溫度⽔準應設多少使實驗能得到預期效果d同⼀個⽔準應重複幾次才能得到正確情報e除溫度外還有什麼因素會影響產量(3) 實驗設計：c實驗因⼦：溫度Ad實驗⽔準：100，110，120三⽔準e重複次數：4次(4) 實驗配置：no 溫度實驗順序1 c A1100℃72 c A1100℃ 13 c A1100℃94 c A1100℃105 d A2110℃116 d A2110℃127 d A2110℃ 28 d A2110℃ 59 e A3120℃810 e A3120℃ 411 e A3120℃ 612 e A3120℃ 3(5) 結果數據如下溫度產量值100℃ 1.0 0.9 0.7 0.9110℃ 1.1 1.4 1.4 1.2120℃ 1.4 1.5 1.3 1.1(6) 實驗數據解析的⽅法實驗數據前先回顧整個實驗過程是否正常，檢視實驗數據有無異常值，與實驗者的技術經驗、預期等是否相符或極度背離，然後進⾏分析c直觀分析做成回應表予回應圖⽽直觀分析d數理解析ANOVA檢定或迴歸分析(7) DOE實驗數據的正確解析內容c實驗誤差等變異檢定可審查實驗過程管理d作成回應表與回應圖觀察與直觀分析，獲取實驗情報e變異數分析辨識要因是否顯著(有影響⼒)，若有計算其貢獻率f推定顯著因⼦的信賴區間g顯著因⼦進⾏⽔準間檢定檢視⽔準母平均值是否有差異h決定系統設計，各顯著因⼦以及不顯著因⼦的設定值i最佳條件的預測2 實驗過程管理的檢查 - 等變異檢定當有重複實驗時，可以檢查實驗過程管理了解實驗是否處於控制狀態。