随着汽车产业的发展,人们对汽车内饰的要求也逐渐提高,汽车内饰作为汽车的重要组成部分,其质量对整车的性能及美观起决定性作用。模压成型作为汽车内饰件主要成型工艺,具有生产效率高、模具结构简单、产品尺寸精度高等优点。国内内饰模压成型技术起步较晚,汽车内饰件模压成型模具设计水平落后,成型工艺参数基本依靠经验制定,无法保障内饰产品的质量,且造成人力物力浪费。为解决现有技术的不足,针对内饰件成型精度与质量不高,产品开发周期较长,本文以某车型行李箱装饰板为研究对象,采用正交试验法、BP神经网络和遗传算法对模压成型工艺参数进行优化,得到行李箱装饰板模压成型工艺参数优化方法及最佳工艺参数组合。主要研究内容包括:(1)依据现有理论公式,参照经验参数和装车效果对行李箱装饰板结构进行设计和分析,确定材料、脱模斜度、壁厚、圆角、孔、尺寸精度。(2)设计了行李箱装饰板的模压成型模具,对行李箱装饰板模压成型进行力学分析,计算了模压压力,确定了收缩率、模压方向、分型面的,完成了凹凸模结构设计,设计了模具的加强筋、冷却系统、料针、料框、导向轴模架等。(3)以行李箱装饰板模压成型为试验模型,以最大变薄率、最大增厚率和收缩率为评价指标,选用加热温度、加热时间、模压压力和保压时间为因素进行正交试验。利用极差分析方法优化了加热温度、加热时间、模压压力和保压时间等工艺参数,得出工艺参数对最大变薄率、最大增厚率和收缩率的影响程度,以及各评价指标的最优工艺参数组合。(4)改进训练样本的归一化方法,建立了行李箱装饰板模压成型工艺参数优化BP神经网络模型,针对BP神经网络稳定性差、计算结果受初值影响大、易陷入局部极小等缺陷,选用遗传算法对BP神经网络连接权值和阈值进行优化,建立了行李箱装饰板模压成型工艺参数优化遗传神经网络模型。预测结果表明,优化后的BP神经网络模型预测精度大大提高,验证了建立的神经网络模型的正确性和可靠性,得到了评价指标随工艺参数的变化趋势。(5)利用遗传算法对给定的工艺参数范围内进行全局寻优,得到了行李箱装饰板模压成型最优工艺参数组合,以圆整后的最优工艺参数进行了模压成型试验,验证了最优工艺参数的正确性。本文创新点:(1)对行李箱装饰板模压成型进行力学理论分析,推导模压压力计算公式,计算出模压压力,为设计模具及试验提供依据。(2)经极差分析行李箱装饰板模压成型正交试验结果,获得了加热温度、加热时间、模压压力和保压时间对行李箱装饰板最大变薄率、最大增厚率和收缩率的影响程度。(3)改进训练样本的归一化方法,建立了行李箱装饰板模压成型工艺参数优化遗传神经网络模型,利用遗传算法的全局寻优功能,得到了行李箱装饰板模压成型最优工艺参数组合。