MIM喂料粘度模型参数研究：自适应遗传算法应用

"本文主要探讨了金属粉末注射成形（MIM）过程中喂料粘度模型参数的计算方法，提出了一种自适应快速遗传算法来拟合Cross-WLF七参数模型，以解决现有模流分析软件无法进行参数拟合的问题。通过对W-Ni-Fe高密度粉末喂料和316L不锈钢喂料的研究，得到了粘度模型的参数，并通过拟合获得了高相关系数，为MIM工艺的优化设计提供了关键的材料数据。" 在金属粉末注射成形（Metal Injection Molding, MIM）这一工程技术领域，喂料的粘度特性对于成形过程至关重要。喂料是MIM工艺中的基础材料，其流动性直接影响到最终产品的质量和精度。非牛顿流体的喂料在注入模具时，其粘度会随剪切速率而变化，因此需要一个能够准确描述这种流动特性的粘度模型。 本论文中提到的Cross-WLF七参数模型是一种广泛应用于非牛顿流体的流变学模型，它能更好地描述不同剪切速率下的流变行为。然而，现有的模流分析软件通常缺乏对这类复杂模型的参数拟合功能，这成为进行精确模拟的一大挑战。为此，作者提出了一种自适应快速遗传算法，这是一种优化算法，能够有效地寻找模型参数的最佳组合，以使模型预测的流动特性与实验数据最吻合。 通过对W-Ni-Fe高密度粉末喂料和316L不锈钢喂料的实验研究，利用自适应快速遗传算法拟合出的Cross-WLF模型参数，实现了对这两种不同材质喂料的粘度特性精确建模。拟合结果的复合相关系数高达0.998489和0.998200，表明模型的拟合效果非常优秀，能够为高密度零件和不锈钢零件的制造提供精准的预测。 这些研究结果对于MIM工艺的优化设计具有重要意义。有了精确的喂料粘度模型参数，工程师可以更好地预测产品性能，优化模具设计，调整工艺参数，从而提高生产效率和产品质量。此外，这些数据也为新材料的研发和现有材料的改进提供了理论支持。 这项工作不仅解决了MIM工艺中喂料粘度模型参数求解的难题，还为实际生产过程中的质量控制和工艺改进提供了科学依据，对于推动金属粉末注射成形技术的发展具有积极的促进作用。