基于Moldflow对湿巾盖翘曲变形分析及工艺参数优化

Warpage Deformation Analysis and Process Parameters Optimization of Wet Tissue Cover Based on Moldflow

摘要

基于Moldflow仿真软件对湿巾盖的翘曲变形量进行数值模拟。根据影响翘曲变形量的工艺参数设计正交试验模拟方案，完成正交试验模拟。采用极差分析法与方差分析法，分析各工艺参数对湿巾盖翘曲变形的影响，得到最小翘曲变形量的最优工艺参数组合。结果表明：当模具表面温度为45 ℃、熔体温度为220 ℃、保压压力为85 MPa、注射时间为0.5 s时，湿巾盖的翘曲变形量为0.349 0 mm，较未优化的最大翘曲变形量降低35.14%。采用该组合参数进行湿巾盖注塑成型验证，并对湿巾盖进行3D扫描比对，结果显示湿巾盖翘曲变形趋势与Moldflow模拟结果一致，Moldflow软件模拟分析及3D扫描可为塑料产品翘曲变形控制提供参考。

Abstract

Based on the Moldflow simulation software, the warpage deformation of the wet tissue cover was numerically simulated. According to the process parameters affecting warpage deformation, the orthogonal test simulation scheme was designed, and the orthogonal test simulation was completed. Using range analysis and variance analysis, the influence of various process parameters on warpage deformation of wet tissue covers was analyzed to obtain the optimal combination of process parameters with the minimum amount of warping deformation. The results showed that when the mold temperature is 45 ℃, the melt temperature was 220 ℃, the holding pressure was 85 MPa, and the injection time was 0.5 s, the warpage deformation of the wet tissue cover was 0.349 0 mm, with a reduction of 35.14% compared to the maximum warpage deformation before optimization. The combination of parameters was employed for the injection molding validation of the wet tissue cover, and a 3D scanning comparison of the wet tissue cover was carried out. The results showed that the warpage deformation trend of the wet tissue cover was in agreement with the Moldflow simulation outcomes. Moldflow simulation analysis and 3D scanning can serve as references for the control of warpage deformation in plastic products.

Graphical abstract

关键词

湿巾盖 / 翘曲变形 / 正交试验 / 最优工艺参数

Key words

Wet tissue cover / Warpage deformation / Orthogonal test / Optimal process parameters

湿巾包装对密封性要求较高，因此对湿巾盖质量提出更高的要求。湿巾盖是薄壁件，成型时翘曲变形会显著影响其尺寸精度和外观质量，严重时还会损害其密封性和可靠性^[1-2]。为了减小薄壁件的变形量并提高生产效率，众多学者对这一领域进行了深入研究。在理论研究方面，耿铁等^[3]和陈家达等^[4]构建注塑件翘曲变形的理论模型，并提出多目标优化方案，为工艺参数的优化提供了坚实的理论框架。在实际生产中，针对翘曲缺陷的控制，孙龙宇^[5]和赵永刚^[6]建立了翘曲缺陷与工艺参数之间的映射关系，开发基于质量的预防性控制策略。在优化方法的创新层面，近年来的研究呈现出多学科交叉的趋势。研究人员将响应面法、遗传算法等智能算法与正交试验设计相结合^[7-15]，构建完整的工艺参数优化体系，并通过计算机辅助工程(CAE)仿真验证了该方法的有效性。优化后的工艺能够显著降低翘曲变形量，充分证明了智能优化方法在变形控制中的工程应用价值。尽管目前已有大量关于翘曲变形理论与控制方法的研究成果，但对于实际生产中塑件的翘曲量与仿真预测结果之间的系统性对比分析研究仍然较少。

本研究以漳州盈新精密模具有限公司生产的湿巾盖为研究对象，借助Moldflow软件对成型工艺参数进行数值模拟。通过极差分析法和方差分析法，深入剖析各工艺参数对翘曲变形量的影响程度，并据此优化工艺参数，以指导实际生产。为验证优化效果，本研究采用Van-XscanPlus工业三维扫描仪获取湿巾盖的3D模型，并将其与原设计图的3D模型进行对比分析。本研究旨在为相关领域研究者提供参考。

1 湿巾盖工艺分析及有限元建模

图1为湿巾盖3D模型。从图1可以看出，湿巾盖由基座、铰链和上盖三部分组成。其中，铰链连接基座和上盖，实现良好密封性的关键在于基座和上盖的紧密配合。湿巾盖为薄壁件，铰链部分厚度为0.2 mm，其余壁厚为1.0 mm。客户要求湿巾盖表面无缺陷，基座和上盖收缩应一致，扣位光整，确保湿巾盖盖体开闭顺畅且密封性良好。塑件材料采用聚丙烯(PP)。表1为PP材料成型工艺参数。

根据湿巾盖结构特点、注塑工艺要求、生产效率及生产成本，本湿巾盖采用“一模四腔”点浇口进胶方式成型。图2为湿巾盖有限元模型。将3D模型导入至Moldflow软件进行网格划分。从图2a可以看出，网格划分类型为双层面网格，全局边长1.0 mm，网格经过反复诊断和修复，网格最小纵横比为5.4，最终网格匹配率94.5%，符合模拟要求。

为确保塑料熔体顺畅流动，在开模时顺利拉出主流道凝料，并防止主流道与喷嘴接触处溢料，本设计将主流道设计为圆锥形^[16]。一般主流道的锥度在2°~5°之间。结合塑件模具型腔的结构特点及设计经验，本设计取锥度为3°。为确保流动平衡并减少压力损失，分流道结构设计为“X”形，截面呈U形，并在末端设置冷料穴。

图2b中，浇注系统主流道进料口直径为6.0 mm(小端)长度为20.0 mm；分流道的截面半径为3.5 mm；分流道与浇口采用圆台连接，其锥度取1.5°，小端直径为2.0 mm，长度为70.0 mm；浇口直径为1.0 mm。模具冷却系统是注塑模的核心关键部件，是塑料制品质量和成型效率的最为关键影响因素^[17-18]。根据湿巾盖特点，降低冷却系统对翘曲变形量的影响，冷却水路采用随型结构设计原则。图2c中，冷却管道直径取8.0 mm，冷却水路与型腔表面的距离为25.0 mm，型芯型腔水路分别采用“6进6出”冷却方式。

2 工艺参数分析

湿巾盖为薄壁塑件，影响其翘曲变形量的注塑成型工艺参数较多且复杂。试验以对翘曲变形量影响较大的熔体温度(A)、模具温度(B)、注射时间(C)、保压压力(D)4个因素作为正交试验因素^[19]。根据Moldflow软件材料库成型工艺参数推荐值并结合企业的技术人员生产实践，选取试验因素的取值范围分别为熔体温度220~250 ℃、模具温度35~50 ℃、注射时间0.4~0.7 s、保压压力55~85 MPa。表2为L₁₆(4⁴)正交试验因素水平设计。

表3为L₁₆(4⁴)正交试验结果。表3中的翘曲变形量为所有效应引起的最大翘曲变形量，以翘曲变形量最大值为评价指标。利用极差分析法与方差分析法相结合，探索熔体温度、模具温度、注射时间、保压压力等4个因素对湿巾盖成型翘曲变形量的影响程度。从表3可以看出，根据R值的大小判断各因素对翘曲变形量影响程度，各因素对翘曲变形量的影响顺序为D>A>B>C，即保压压力的影响最大，其次分别为熔体温度、模具温度、注射时间。

由于极差分析无法排除随机误差的影响，为了进一步明确影响湿巾盖成型翘曲变形量的关键工艺因素^[20-22]，本研究进一步对数据进行方差分析。表4为翘曲变形量的方差分析结果。从表4可以看出，当检验水平α=0.05时，因素D表现显著，因素A、B、C不显著，即保压压力的影响最大，熔体温度、模具温度次之，注射时间影响较小。因此，极差分析结果与方差分析结果一致。

3 成型工艺方案的优化及结果分析

通过极差分析和方差分析的结果，优化湿巾盖的成型工艺参数，选择因素A、B、C、D中翘曲变形量最小的水平组合。根据表3中各因素的最小k_i 值，确定湿巾盖的最优成型工艺参数组合为A₁B₃C₂D₄，即熔体温度220 ℃、模具温度45 ℃、注射时间0.5 s、保压压力85 MPa。

图3为优化组合工艺参数下湿巾盖的翘曲变形情况。从图3可以看出，所有效应引起的最大翘曲变形量为0.349 0 mm，该值均小于表3中所有组合的变形结果，较未优化的最大变形量(0.538 1 mm)降低35.14%。从图3b~图3d可以看出，冷却不均效应引起的最大翘曲变形量为0.011 5 mm，取向效应引起的最大翘曲变形量为4×10^-9 mm，收缩不均引起的最大翘曲变形量为0.349 0 mm。

结果表明，冷却系统设计合理，引起的翘曲变形量较小；取向效应对湿巾盖翘曲几乎无影响。翘曲的主要原因是收缩不均，这也进一步证实了保压压力对湿巾盖翘曲变形的影响，保压压力越高，变形值越低。PP材料在冷却过程中体积收缩较大，较高的保压压力能增加材料密度。此外，在高保压压力下，PP材料在模具中填充均匀，内部分子结构更趋均匀，可有效减少冷却过程中不同区域收缩差异引起的残余应力，从而降低翘曲变形量。然而，保压压力过高会导致塑料在模具中填充过饱，甚至溢出，造成湿巾盖质量超标，不仅导致零件报废，还会增加注塑机的压力负荷，不利于模具寿命和节能减排。

图4为基座和上盖变形路径。横坐标分别表示以基座底部中心为起点，沿逆时针方向取点后各点与起点的相对距离，或者以上盖底部中心为起点，沿顺时针方向取点后各点与起点的相对距离。基座和上盖的取点方式基于两者闭合时相对应的大致位置。纵坐标表示各点对应的翘曲变形量。从图4可以看出，基座和上盖的变形路径变化趋势一致，表明其收缩变形方向相同，这有助于确保良好的密封性。

4 实际生产及产品检验

根据优化组合的成型工艺参数进行注塑，即熔体温度220 ℃、模具表面温度45 ℃、注射时间0.5 s、保压压力85 MPa。图5为采用优化组合工艺参数生产的湿巾盖。从图5可以看出，湿巾盖表面光滑、无气孔、熔接痕等缺陷，从湿巾盖上盖和基座的扣位放大图可显示扣位无缺陷、表面光洁，可实现湿巾盖使用闭合、开启顺畅。因此，开闭时扣位摩擦力小，耐磨性高，使用寿命较长。

为了进一步验证优化组合的成型工艺参数实际效果，采用基于标志点全自动拼接，具有高效率、高精度、高质量的精密扫描仪设备VanXscanPlus工业三维扫描仪对湿巾盖进行扫描，其扫描精度可控制在0.015~0.050 mm。

将湿巾盖3D扫描数据采用棱柱形平滑的计算方式还原事物模型方法，图6为湿巾盖扫描结果与理论3D模型对比，两者偏差值为湿巾盖成型的翘曲变形量。从图6可以看出，湿巾盖基座与上盖的翘曲变形量趋势基本一致，最大变形量为0.390 0 mm，略大于模拟结果的最大翘曲变形量0.349 0 mm。塑件较薄(平均厚度为1.0 mm)，尤其是边缘和尺寸较小的凸台处，扫描误差较大，导致这些部位(如图中凸台处)的实际翘曲变形量测试值存在误差^[23-24]。Moldflow仿真成型过程是在理想模型下进行的模拟，而实际生产中，设备、环境、人员等因素的不稳定性以及成型模具制造误差和扫描误差，都会使实际误差略大于理论误差。然而，扫描结果表明，翘曲变形的分布情况与Moldflow模拟结果大致一致。因此，在塑料产品生产前，利用仿真软件优化成型工艺参数，能够提高产品质量，缩短生产周期，降低生产成本。

5 结论

本研究基于Moldflow仿真软件，对湿巾盖的翘曲变形量进行数值模拟。根据影响翘曲变形量的工艺参数设计正交试验模拟方案，并完成正交试验模拟。采用极差分析法与方差分析法，分析各工艺参数对湿巾盖翘曲变形量的影响。在湿巾盖成型过程中，各因素对翘曲变形量的影响程度依次是保压压力、熔体温度、模具温度、注射时间。塑件的翘曲变形主要是由于收缩不均引起的，保压压力是影响湿巾盖翘曲变形的主要因素。经过模拟仿真优化组合的工艺参数可以用于指导湿巾盖实际生产，有助于提升产品设计与生产质量。3D扫描得到的翘曲变形量趋势与模拟分析结果大体一致，扫描数据的最大翘曲变形量为0.390 0 mm略大于模拟值0.349 0 mm，符合客户可接受的范围。因此，3D扫描可为工业生产量化翘曲变形提供数据支撑和参考价值。

参考文献

[1] 孙宝寿, 陈哲, 吴真繁, 等. 薄壁注塑件翘曲影响因素分析及优化研究进展[J]. 机械制造, 2009, 47(12): 25-29.

[2] 董娇, 娄天祥, 何修旭. 医用仪器盒盖翘曲变形分析及工艺参数优化[J]. 现代塑料加工应用, 2017, 29(1): 49-51.

[3] 耿铁, 郭跃春, 段二亚, 等. 注塑件翘曲变形理论及研究进展[J]. 河南科技, 2013(11): 57-60.

[4] 陈家达, 李建伟, 席晨斐, 等. 优化注塑成型塑件变形方案的研究进展[J]. 高分子通报, 2024, 37(2): 215-228.

[5] 孙龙宇. 注塑件翘曲缺陷分析及参数优化[D]. 太原: 太原科技大学, 2014.

[6] 赵永刚. 注塑成型制品翘曲变形优化建模分析[J]. 精密成形工程, 2022, 14(3): 154-157.

[7] 张节群. 基于正交试验与CAE模拟的烟雾报警器外壳翘曲优化分析[J]. 塑料科技, 2021, 49(6): 87-91.

[8] 马昊, 许善鹏, 于昕世, 等. 基于灰狼算法和正交试验的冰箱饰条参数优化[J]. 塑料科技, 2023, 51(9): 93-97.

[9] 吴延艳, 唐银敏, 李自纳. 基于计算机辅助工程的电磁驱动器冷却罩注塑工艺优化[J]. 塑料科技, 2022, 50(4): 94-98.

[10] 刘青宜, 郭谭娜, 王宁. 基于Moldflow电机外壳注塑成型质量分析[J]. 塑料科技, 2023, 51(11): 80-84.

[11] 成启明. 基于计算机辅助设计的机箱CD-ROM挡板注塑成型工艺参数优化[J]. 塑料科技, 2022, 50(8): 93-97.

[12] 肖良红, 胡建强. 基于翘曲变形的薄壁塑件成型工艺优化[J]. 中国塑料, 2014, 28(3): 106-111.

[13] 卢松涛, 王培安. 基于响应面法和正交试验的墨顶盖翘曲变形优化[J]. 塑料, 2020, 49(4): 65-68.

[14] 丁文杰, 范希营, 郭永环, 等. 基于二阶响应面模型和IPSO算法的注塑质量监测[J]. 塑料, 2023, 52(4): 116-120.

[15] 周纪委, 郭昊亮, 张文超, 等. 基于灰色关联理论的副仪表板扶手底座注塑工艺多目标优化[J]. 工程塑料应用, 2022, 50(12): 61-66.

[16] 任小鸿, 陈丽, 文仁兴. 基于Moldflow的窄长型薄壁件浇注系统设计[J]. 塑料, 2021, 50(3): 121-124.

[17] 杨虹. 模具结构对典型注塑件翘曲的影响及优化方法[D]. 上海: 上海交通大学, 2008.

[18] 苑爱峰. 注塑模具的随形冷却水道设计与应用研究[D]. 徐州: 中国矿业大学, 2021.

[19] 邓可心, 张新宇, 吕文一, 等. 基于MoldFlow与均匀试验设计的汽车前照灯灯罩注射工艺参数优化[J]. 模具制造, 2023, 23(6): 31-34.

[20] 李华. 基于Moldflow超声波探测器外壳注塑模具优化设计[J]. 塑料科技, 2021, 49(1): 99-102.

[21] 王臣, 严正, 胡文涛, 等. 基于DOE试验对翘曲变形的研究及优化[J]. 模具工业, 2018, 44(10): 9-16.

[22] 孙宝林, 陈誉, 张艳芹, 等. 汽车电控单元保护壳翘曲变形特性及成型优化[J]. 工程塑料应用, 2023, 51(10): 69-75.

[23] 陈杨波, 伊国栋, 张树有. 基于点云特征对比的曲面翘曲变形检测方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2021, 55(1): 81-88.

[24] 许建文, 刘斌. 平板类塑件翘曲变形数值模拟与实验分析[J]. 华侨大学学报(自然科学版), 2018, 39(5): 636-641.

基金资助

福建省中青年教师教育科研项目(JAT191408)

中央引导地方科技发展资金项目(2022L3060)

福建省自然科学基金(2023J01248)

漳州市2021年度“双创之星”（漳委人才〔2021〕18号文件）

漳州职业技术学院科研创新团队(zzyt23002)