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恭喜盐城工学院张广冬获国家专利权

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龙图腾网恭喜盐城工学院申请的专利一种橡塑挤出模具优化设计方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN113761759B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202110742974.7,技术领域涉及:G06F30/23;该发明授权一种橡塑挤出模具优化设计方法是由张广冬;郝昕玉;周临震;吴卫东;宋树权;袁铁军设计研发完成,并于2021-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

一种橡塑挤出模具优化设计方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种橡塑挤出模具优化设计方法,依次完成挤出模具的流动平衡优化设计和几何精度优化设计,计算出挤出模具的几何精度最优解;首先,通过实验数据拟合确定材料流变模型及其参数;接着,建立模内流动有限元模型,采用流动平衡优化设计方法,得到流动平衡最优解和流动平衡设计空间;然后,以流动平衡最优解来建立模内和模外流动有限元模型,通过实验验证有限元模型的有效性;最后,基于实验验证后的模内和模外流动的有限元模型,采用几何精度优化设计方法,得到几何精度最优解。本发明充分结合了流动平衡优化设计方法的高效率和几何精度优化设计方法的高精度,在实现口模出口流动平衡的基础上,显著提高了挤出制品的几何精度。

本发明授权一种橡塑挤出模具优化设计方法在权利要求书中公布了:1.一种橡塑挤出模具优化设计方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:橡塑材料流变模型的确定及其参数拟合;采用流变仪测试得到橡塑材料的流变实验数据,采用数据分析软件对流变实验数据进行最小二乘法回归拟合,找到拟合决定系数最大的流变模型及其流变参数;步骤二:模内流动有限元模型的建立;根据挤出制品的截面几何和目标尺寸,在三维建模软件中建立挤出模具流道的参数化几何模型;将模具流道的参数化几何模型导入到网格划分软件中进行参数化网格离散,得到参数化网格模型;基于参数化网格模型,在CFD软件采用步骤一中所得到的流变模型及其流变参数来定义材料参数,并定义计算域和边界条件,生成模内流动有限元模型;对模内流动有限元模型进行CFD求解得到挤出模具口模出口处的速度分布、挤出模具的压力损失和聚合物熔体在模具内的停留时间;步骤三:流动平衡优化设计;以流动平衡为目标的挤出模具优化设计是基于步骤二中模内流动有限元模型的CFD求解,通过修改模具流道的几何参数以获得挤出模具口模出口处均匀的速度分布;流动平衡优化设计的目标函数为流动平衡系数,用于评价口模出口处流动的均匀程度;设计变量为挤出模具流道的参数化几何模型的几何参数,更进一步为挤出模具成型段入口截面的几何参数、成型段和预成型段长度;约束条件是挤出模具的压力损失,或熔体在挤出模具中的停留时间,或不施加约束条件;以流动平衡为优化目标,采用优化设计方法得到挤出模具设计的流动平衡最优解;以流动平衡最优解构建流动平衡设计空间,即流动平衡性较好的设计变量取值区间;步骤四:模内和模外流动有限元模型的建立;根据步骤三中所得到的挤出模具设计的流动平衡最优解,在三维建模软件中建立模具流道和自由射流区域的参数化几何模型;将参数化几何模型导入到网格划分软件中进行参数化网格离散,得到参数化网格模型;基于参数化网格模型,在CFD软件采用步骤一中所得到的流变模型及其流变参数来定义材料参数,并定义计算域和边界条件,生成模内和模外流动的有限元模型;对模内和模外流动的有限元模型进行CFD求解得到挤出制品横截面目标尺寸的仿真值;步骤五:模内和模外流动有限元模型的实验验证;基于步骤四中模内和模外流动的有限元模型的CFD求解,对比挤出制品的横截面目标尺寸的仿真值与实际挤出成型实验的实测值来验证步骤四中模内和模外流动有限元模型的准确性;如果挤出制品所有目标尺寸的仿真值和实测值的偏差小于偏差准则,则认定为合格,进入第六步;如果偏差大于偏差准则,则返回第四步,对有限元模型中的参数化网格进行加密处理,或者对边界条件或工艺参数进行修改,直至偏差小于偏差准则;步骤六:几何精度优化设计;几何精度优化设计是在基于步骤五中实验验证后的模内和模外流动有限元模型的CFD求解,以挤出制品截面上目标尺寸的几何精度最大化为优化目标,采用优化设计方法得到挤出模具的几何精度最优解;几何精度优化设计的目标函数为几何精度系数,几何精度系数是根据挤出制品横截面上的目标尺寸的仿真值与设计目标值的实际偏差最小化来构造;设计变量为挤出模具的流道几何参数,取值区间为步骤三中的流动平衡设计空间;约束条件为挤出制品的横截面所有目标尺寸的仿真值应在设计目标值的公差范围以内。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人盐城工学院,其通讯地址为:224599 江苏省盐城市希望大道中路1号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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