[发明专利]一种薄壁注塑件的注塑工艺参数多目标优化方法

权利要求书

1.一种薄壁注塑件的注塑工艺参数多目标优化方法，其特征在于，是基于熵值法、随机森林和遗传算法优化薄壁注塑件成型工艺参数的方法，具体包括以下步骤：

a.在Moldflow软件模拟注塑成型过程的基础上利用正交试验设计，以最小化翘曲、体积收缩率和最大锁模力为指标，获得各试验组的仿真结果；

b.采用熵值法确定各个指标的权重，将多目标优化转化为单目标优化，确定验证指标；

c.将正交试验结果作为样本集随机分为训练集和测试集，利用随机森林算法对训练集建立注塑成型质量预测模型；

d.利用遗传算法对所建立的注塑成型质量预测模型进行全局寻优获得最佳工艺参数；

e.将最佳工艺参数输入Moldflow中获得的仿真结果与验证指标进行比对验证。

2.根据权利要求1所述的薄壁注塑件的注塑工艺参数多目标优化方法，其特征在于，步骤a在Moldflow软件模拟注塑成型过程中，选取注塑温度、模具温度、注射压力、保压压力、保压时间、冷却时间作为考察因素。

3.根据权利要求2所述的薄壁注塑件的注塑工艺参数多目标优化方法，其特征在于，步骤a正交试验设计中，选择“冷却+充填+保压+翘曲”分析序列，模拟正交表中的各组试验值，确定各考察因素在不同水平下薄壁注塑件的翘曲量、体积收缩以及最大锁模力。

4.根据权利要求1所述的薄壁注塑件的注塑工艺参数多目标优化方法，其特征在于，步骤b采用熵值法确定各个指标的权重时，建立综合评价模型，采用加权综合评分法将多目标问题转化成单目标，加权综合评分值Z的计算公式如下：

式中，y_ij为优化目标值，i表示第i组试验，j表示第j个优化目标；b_j为权因子系数，第j个指标的加权值；

熵值法计算目标权重步骤如下：

①m个指标n个样本的评价矩阵为：

②对目标值进行无量纲处理，优化的翘曲变形量、体积收缩率、最大锁模力三个越小越好，采用负向指标计算公式进行无量纲处理：

③计算第j项优化目标下第i组试验目标值的比重P_ij

④计算第j项优化目标的熵值h_j

⑤计算第j项优化目标的差异性系数g_j

g_j＝1-h_j

⑥计算各项优化目标的权重ω_j

上述式中，Z_ij为无量纲化后的数值，Y_ij为第i组试验第j个优化目标的值；和分别为第j个目标的最大值和最小值，m为优化目标总数；

通过以上公式计算出每个优化目标权重系数，将其代入综合评价模型中确定各项的综合评价值，确定综合评价值最小的试验组的指标作为验证指标。