压铸模应力模拟与BP神经网络优化设计在控制变形中的应用

"这篇硕士学位论文探讨了人工智能在压铸模应力场数值模拟及控制模具变形优化设计中的应用，特别是利用BP神经网络技术。作者董晓兰在材料加工工程专业指导下，通过ANSYS软件进行模拟分析，揭示了模具变形与铸件质量的关系，并用Matlab进行数据训练和预测，以实现模具结构的优化设计。研究发现，压射比压、垫块间距比例和支承板厚度是影响模具变形的关键因素，而神经网络技术的引入提高了模拟效率，为设计人员提供了实用的参考依据。" 本文详细阐述了在压铸模具制造过程中，如何运用人工智能技术来提升模具设计的质量和效率。首先，研究者通过数值模拟技术，特别是使用ANSYS软件，对压铸模的应力场进行了深入的分析。这种模拟能够预测在不同结构参数和工艺参数条件下，模具可能出现的变形情况，从而帮助理解这些参数对模具变形的影响。 在具体实践中，选取了一种材质为ZLl01合金、型腔投影面积为300cm²的铸件作为案例，模拟压铸生产中因工艺导致的模具变形，以及这种变形与铸件表面缺陷（如飞边毛刺）之间的关联。为了进一步优化设计，研究者利用Matlab作为二次开发平台，对模拟数据进行BP神经网络训练，以预测在其他结构参数下动模镶块的最大变形量。 研究结果显示，压射比压、垫块间距比例和支承板厚度是影响模具变形的主要因素，而垫块厚度的影响相对较弱。通过调整这些参数，可以有效地控制模具的变形，从而改善铸件的精度和性能。同时，神经网络技术的应用显著提升了数值模拟的效率，使得设计人员能够在较少的实验次数下，获得准确的预测和优化结果，降低了工作负担，具有很高的实践价值。 这篇论文提出了一个将数值模拟与神经网络技术相结合的新方法，以解决压铸模具变形问题，这种方法在当前的文献中尚不多见，因此具有显著的创新性和实用性。关键词包括压铸模具、数值模拟、飞边、BP神经网络和Matlab，强调了研究的核心技术和关注点。