格栅是汽车不可缺少的配件，其作用是在车辆行驶时防止前风窗玻璃被冰雪覆盖影响驾驶安全。格栅内部连接车辆发动机的冷却系统，车辆发动机工作时产生的热量会传递到格栅上，并将前风窗玻璃上的冰雪融化。由于除霜格栅安装在前风玻璃下方，且为非外观件，所以要有很高的配合安装要求和使用性能。汽车大型零件由于形状不规则、表面积较大，导致模具型腔内熔融塑料成型时受到一定影响，容易引起较大的翘曲变形，收缩不均匀，产生气穴和飞边等质量缺陷[1-2]。为解决成型过程中出现的缺陷，减少试模次数，诸多学者研究汽车零部件的注塑成型时，采用了实际生产与数值模拟术和数学优化方法相结合的方式[3-5]。Yang等[6-7]使用SPSS软件对测试结果进行回归分析，得到注塑成型最优工艺参数组合；利用遗传算法和蚁群算法对神经网格模型进行优化，对汽车中的塑料产品成型具有一定指导意义。马镜涵等[8]结合响应面模型并通过人工鱼群代码，对汽车车门内饰柱成型工艺进行研究，得到最优工艺方案。孙肖霞等[9]采用第一次正交试验降低了汽车拉手外壳的翘曲变形量，并根据因素对结果的影响程度进行第二次正交试验，优化保压曲线的同时，再次降低翘曲变形量。王晓东等[10]建立Taguchi试验，通过极差分析得到初始插线板上盖的优化参数，将BP神经网络与GA相结合的方法对工艺参数进行全局寻优，得到了提升插线板上盖质量的最优的工艺参数。张庆等[11]应用最优拉丁超立方试验进行模流数据采集，在GRA与工艺参数之间建立Kriging代理模型，采用APSO选取最优工艺参数组合对汽车内饰件的Z方向翘曲、体积收缩率和缩痕指数进行优化。为了改善汽车前风窗玻璃除霜格栅注塑生产中产品缺陷的问题，本实验使用UG 10.0进行实体建模，采用Moldex 3D软件对汽车前风窗玻璃除霜格栅进行CAE分析，在初始分析的基础上采用正交试验对汽车前风窗玻璃除霜格栅注塑成型过程中的不同工艺参数进行模拟，运用灰色关联分析将体积收缩率和凹痕位移进行优化，并研究不同的工艺参数组合对产品缺陷的影响。1汽车前风窗玻璃除霜格栅工艺性分析1.1产品结构图1为汽车前风窗玻璃除霜格栅三维模型。通过观察可以发现该产品呈长条状，形状不规则，结构复杂，有较多的孔、凸台以及加强筋。汽车前风窗玻璃除霜格栅整体尺寸为1 374 mm×254 mm×136 mm，主体壁厚为2.5 mm。此产品需要具有光滑的表面，无短射、困气现象，无飞边。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.F001图1汽车前风窗玻璃除霜格栅三维模型Fig.1Car front windshield defrost grille 3D model1.2产品的材料特性该产品材料为LyondellBasell公司生产的型号为Hidax X M2 U16的20%滑石粉填充聚丙烯(PP/20%Talc)材料。PP/20%Talc材料具有无味、高冲击、良好的耐热性及加工性。表1为该材料所推荐的工艺参数，图2为该材料的黏度与比容曲线。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.T001表1材料推荐工艺参数Tab.1Recommended process parameters for materials成型工艺参数数值熔体温度/℃200~240模具温度/℃密度/（g‧cm-3）20~501.05顶出温度/℃110非流动温度/℃130最大剪切应力/MPa0.25最大剪切速率/s-11000010.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.F002图2材料黏度和比容曲线Fig.2Material viscosity and specific volume curves1.3网格的划分与处理在CAD doctor中对产品模型先进行模型简化，将简化的模型导入Moldex3D studio中进行网格划分，并进行网格缺陷修复，得到该产品的网格单元数量为1 582 923个。图3为该产品的网格模型。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.F003图3汽车前风窗玻璃除霜格栅网格划分Fig.3Car front windshield defrost grille grid division1.4浇注系统与冷却系统的建立由于该产品较大且结构复杂，所以采用热流道形式和一模一腔多点进料的方式成型。所用的浇口形式为直接浇口，其小端直径为5 mm，大端直径为8 mm，热流道截面为Φ18 mm。合理的冷却系统不仅可以强化制品的力学性能，还可以减小翘曲变形，提高生产率，减少冷却时间。实验设计的冷却系统在型芯型腔中各采用5组Φ12 mm的冷却水路。图4为该产品设计的浇注系统和冷却系统。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.F004图4浇注系统与冷却系统Fig.4Gating system and cooling system1.5初始工艺参数分析按照初始工艺参数，熔体温度为220 ℃，模具温度为35 ℃，保压时间为10 s，保压压力为140 MPa，冷却时间为15 s。在Moldex3D软件的分析顺序中选择“充填+保压+冷却+翘曲”分析，图5为模拟分析结果。从图5可以看出，该产品成型时具有不均匀的体积收缩且凹痕位移较大，最大体积收缩率和凹痕位移分别为8.38%，0.215 mm。不均匀的体积收缩率导致产品出现尺寸失控、变形或不匹配的问题；凹痕位移较大可能出现应力集中点、表面裂纹或内部缺陷，进一步加剧结构的失效风险。对体积收缩率和凹痕位移进行优化，从而减小产品在制造过程中的尺寸变化，提高产品的制造精度、稳定性和使用寿命，还可以提高生产效率，减少制造周期，进而提高产品产量。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.F005图5初始分析Fig.5Default analysis results2成型工艺正交试验设计与结果分析通过初始分析结果，以体积收缩率和凹痕位移为优化目标，选用充填时间(A)、熔体温度(B)、模具温度(C)、保压压力(D)、保压时间(E)为试验因素，在材料推荐的工艺参数范围内各设置 4 个水平[12-13]。进行本次正交试验设计时，不考虑各个因素之间的交互作用[14]。表2为L16(45)正交试验因素水平设计。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.T002表2L16（45）正交试验因素水平设计Tab.2L16（45） orthogonal test factor level design水平因素充填时间（A）/s熔体温度（B）/℃模具温度（C）/℃保压压力（D）/MPa保压时间（E）/s12210201401022.5220301501233230401601443.52405017016基于Moldex3D模流分析软件，对该产品进行了注塑成型过程分析[15]，并得到了体积收缩率和凹痕位移的结果。表3为L16(45)正交试验结果。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.T003表3L16（45）正交试验结果Tab.3Results of L16（45） orthogonal test试验号因素体积收缩率/%凹痕位移/mmABCDE1111118.1860.1842122228.7840.1833133339.4760.22141444410.1700.2465212348.1630.1776221438.6060.2007234129.6990.22282432110.2040.2439313428.4090.18110324319.1840.20211331249.0870.24412342139.8800.27213414238.5350.18214423148.8850.20515432419.4680.24616441329.7950.273k119.1548.3238.9199.1639.261k129.1688.8659.0749.1539.190k139.1409.4339.2449.1559.158k149.17110.0129.3979.1639.076k210.2090.1810.2250.2210.219k220.2110.1980.2200.2130.215k230.2250.2330.2130.2180.219k240.2270.2590.2130.2180.218R10.0311.6890.4790.0110.184R20.0180.0780.0130.0080.004从表3可以看出，5个因素对体积收缩率的影响的R1 值大小排序为:R1BR1CR1ER1AR1D，影响程度依次为：熔体温度模具温度保压时间充填时间保压压力。各个因素的优水平为A3B1C1D2E4。5个因素对凹痕位移的影响的R2值大小排序为：R2BR2AR2CR2DR2E，影响程度依次为：熔体温度充填时间模具温度保压压力保压时间。各个因素的优水平为A1B1C3D2E2。由于体积收缩率和凹痕位移的优方案不同，所以采用灰色关联分析法得到较小的体积收缩率和凹痕位移。3灰色关联分析为了更全面地评估产品质量，采用信噪比作为关键评价指标。信噪比大小与产品质量好坏成正比[16-17]。实际加工中，体积收缩率和凹痕位移越小越好，采用望小信噪比，计算公式为：η=-10lg1n∑i=1nxi2 （1）式（1）中：n为每组试验的重复次数；xi为第i次试验所对应的试验值[18-19]。灰色关联分析可以评估不同因素之间的关联程度[20]。对信噪比作无量纲化处理，不仅可以简化分析过程，还能使分析更加可靠[21]。计算公式为：yi=maxηi-ηimaxηi-minηi （2）式（2）中：ηi为第i次试验下信噪比的值；maxηi为在本次试验中信噪比最高的值；minηi为在本次试验中信噪比最小的值；yi为将ηi进行无量纲化处理所得到的结果[22]。灰色关联系数用无量纲化处理的信噪比数据与理想值之间的关系表示，其计算公式为：ξi=min|yi0-yi|+ρmax|yi0-yi||yi0-yi|+ρmax|yi0-yi| （3）式（3）中：yi0取0，其含义是第i个实验数据的理想状态值；ρ取0.5，其含义是分辨系数[23]。根据各因素发展趋势的相异或相似程度计算出的灰色关联系数，其平均值被称为灰色关联度[24]。灰色关联度越大，则说明试验指标在因素影响下越趋于一致[25]。灰色关联度计算公式为：γi=1m∑i=1mξi(i=1,2,…,16)（4）式（4）中：m为优化目标的个数。将表3的体积收缩率和凹痕位移代入式（1）~式（4）中进行计算，分别得到二者的信噪比、无量纲化数值、灰色关联系数和灰色关联度值，表4为正交试验的灰色关联数据。表5为灰色关联度极差分析。从表5可以看出，影响灰色关联度值的因素从大到小排序为：熔体温度模具温度充填时间保压时间保压压力。因此，最佳工艺参数组合为A2B1C2D3E4，即充填时间2.5 s，熔体温度210 ℃，模具温度30 ℃，保压压力160 MPa，保压时间16 s。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.T004表4正交试验的灰色关联数据Tab.4Grey correlation data of orthogonal test试验号体积收缩率凹痕位移灰色关联度信噪比/dB无量纲化灰色关联系数信噪比/dB无量纲化灰色关联系数1-18.2610.0120.97614.7040.0900.8480.9122-18.8740.3290.60314.7510.0770.8670.7353-19.5330.6690.42813.1120.5120.4940.4614-20.1460.9850.33712.1810.7600.3970.3675-18.2370.0001.00015.0410.0001.0001.0006-18.6700.2230.69113.9790.2820.6390.6657-19.7350.7730.39313.0730.5230.4890.4418-20.1751.0000.33312.2880.7310.4060.3709-18.4950.1330.79014.8460.0520.9060.84810-19.2610.5280.48613.8930.3050.6210.55411-19.1680.4800.51012.2520.7410.4030.45612-19.8950.8560.36911.3090.9920.3350.35213-18.6240.2000.71514.7990.0640.8860.80014-18.9730.3800.56813.7650.3390.5960.58215-19.5250.6650.42912.1810.7600.3970.41316-19.8200.8170.38011.2771.0000.3330.35710.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.T005表5灰色关联度值极差分析Tab.5Gray correlation value range analysis项目因素ABCDEM10.6190.8900.5980.5720.562M20.6190.6340.6250.5900.595M30.5530.4430.5650.5930.570M40.5380.3610.5400.5730.601极差0.0810.5290.0850.0210.0394优化模拟结果对比分析利用Moldex3D对灰色关联分析的最佳工艺参数进行模拟分析，图6为模拟结果。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.F006图6灰色关联度分析结果Fig.6Results of grey correlation analysis从图6可以看出，体积收缩率为7.831%，凹痕位移为0.186 mm，分别比初始分析减小了0.549%和0.029 mm，体积收缩率和凹痕位移与初始分析相比，分别降低了6.55%和13.50%，达到了相对较优的分析结果。为了进一步验证此次优化设计的准确性，将最佳工艺参数组合A2B1C2D3E4进行现场试模验证，图7为试模样品。从图7可以看出，样品外观无明显缺陷，符合设计质量要求，可以对该产品进行大批量生产，进一步验证了灰色关联分析对多目标注塑工艺优化的合理性与可靠性，提高了塑件成型质量和试模效率。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2023.09.021.F007图7汽车前风窗玻璃除霜格栅试模样品Fig.7Car front windshield defrost grille prototype5结论（1）为了改善汽车前风窗玻璃除霜格栅注塑生产中产品缺陷的问题，采用Moldex3D软件进行初始分析，通过查看分析和结果，将体积收缩率和凹痕位移作为优化目标，并设计L16(45)正交试验进行极差分析，分别得到二者的优方案。（2）由于二者的优方案不同，所以结合灰色关联分析将多目标转化为单目标因素进行优化。对灰色关联度进行极差分析，得出5个因素影响体积收缩率和凹痕位移的程度依次是：熔体温度充填时间模具温度保压时间保压压力，最佳工艺参数组合为A2B1C2D3E4，即充填时间2.5 s，熔体温度210 ℃，模具温度30 ℃，保压压力150 MPa，保压时间16 s。（3）对最佳工艺参数进行模拟分析，结果表明，该产品的体积收缩率和凹痕位移均有明显减小，符合生产标准。因此，利用信噪比和灰色关联度分析法可以提高注塑成型的质量和品质，为今后汽车前风窗玻璃除霜格栅加工工艺方面提供依据。