1.一种确定压铸机结构的方法,其特征在于,包括:
确定压铸机中的待分析的板结构;其中,所述板结构包括头板、二板和/或尾板;
根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型;
基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;
对所述结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述板结构为头板,所述根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型,包括:
构建与所述头板相匹配的有限元模型;
所述构建与所述头板相匹配的有限元模型,包括:
基于所述头板、与所述头板相对应的第一组件以及第一关联参数,构建头板单体模型;其中,所述第一组件包括定模具和头板支撑垫板;所述第一关联参数包括材料属性、接触属性、划分网格属性、边界条件和施加载荷;
基于所述头板、与所述头板相对应的第一组件以及第一关联参数、所述二板以及与所述二板相对应的第二组件以及第二关联参数、连接所述头板和所述二板的第三组件以及第三关联参数,构建第一组装模型;其中,所述第二组件包括动模具和二板支撑垫板;所述第三组件包括导柱和导柱螺母;
将所述头板单体模型和所述第一组装模型均作为与所述头板相匹配的有限元模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,包括:
依据所述第一组装模型对所述板结构进行应力分析,得到第一应力数据;
依据所述第一组装模型对所述板结构进行形变分析,得到第一变形数据;
依据所述头板单体模型对所述板结构进行应力分析,得到第二应力数据;
基于所述第一应力数据、所述第一变形数据和所述第二应力数据,确定结构分析数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述板结构为二板,所述根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型,包括:
构建与所述二板相匹配的有限元模型;
所述构建与所述二板相匹配的有限元模型,包括:
基于所述二板以及与所述二板相对应的第二组件以及第二关联参数,构建二板单体模型;
基于所述头板、与所述头板相对应的第一组件以及第一关联参数、所述二板以及与所述二板相对应的第二组件以及第二关联参数、连接所述头板和所述二板的第三组件以及第三关联参数,构建第二组装模型;
将所述二板单体模型和所述第二组装模型均作为与所述二板相匹配的有限元模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,包括:
依据所述第二组装模型对所述板结构进行应力分析,得到第三应力数据;
依据所述第二组装模型对所述板结构进行形变分析,得到第二变形数据;
依据所述二板单体模型对所述板结构进行应力分析,得到第四应力数据;
基于所述第三应力数据、所述第二变形数据和所述第四应力数据,确定结构分析数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述板结构为尾板,所述根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型,包括:
构建与所述尾板相匹配的有限元模型;
所述构建与所述尾板相匹配的有限元模型,包括:
基于所述尾板以及与所述尾板相对应的第四组件以及第四关联参数,构建尾板单体模型;所述第四组件包括尾板支撑垫板、导柱和调模螺母;
将所述尾板单体模型作为与所述尾板相匹配的有限元模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,包括:
依据所述尾板单体模型对所述板结构进行应力分析,得到第五应力数据;
依据所述尾板单体模型对所述板结构进行形变分析,得到第三变形数据;
基于所述第五应力数据和所述第三变形数据,确定结构分析数据。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构,包括:
确定与所述板结构相对应的结构校验条件;
在检测到所述结构分析数据达到所述结构校验条件时,确定目标板结构;
在检测到所述结构分析数据未达到所述结构校验条件时,调整所述有限元模型的输入条件,更新所述有限元模型,以基于更新后的所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,以确定目标板结构。
9.一种确定压铸机结构的装置,其特征在于,包括:
待分析板确定模块,用于确定压铸机中的待分析的板结构;其中,所述板结构包括头板、二板和/或尾板;
模型匹配模块,用于根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型;
静力学分析模块,用于基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;
目标板确定模块,用于对所述结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的确定压铸机结构的方法。
一种确定压铸机结构的方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机处理技术领域,尤其涉及一种确定压铸机结构的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
锁模机构是压铸机最重要的组成部分,由于锁模机构的结构复杂且庞大,在合模工况下,其应力分布规律无法检测,并且极端情况下较大的应力集中会使压铸机较易发生破坏失效,因此需要对锁模机构的结构进行校验。
当前对锁模机构的分析方式通常是选取整个锁模机构来进行分析,但是由于机构零件数量众多,其接触对的数量至少都在100对以上,导致部件之间的接触关系设置十分复杂;并且,模型的简化工作巨大,导致模型分析精度低,同时,分析过程容易出现不收敛的情况,导致计算成本高,分析效率低的问题。
发明内容
本发明提供了一种确定压铸机结构的方法、装置、设备及存储介质,以实现在提高结构模型的分析精度的同时,降低计算成本,达到提高结构分析效率和准确性的技术效果。
根据本发明的一方面,提供了一种确定压铸机结构的方法,该方法包括:
确定压铸机中的待分析的板结构;其中,所述板结构包括头板、二板和/或尾板;
根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型;
基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;
对所述结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构。
根据本发明的另一方面,提供了一种确定压铸机结构的装置,该装置包括:
待分析板确定模块,用于确定压铸机中的待分析的板结构;其中,所述板结构包括头板、二板和/或尾板;
模型匹配模块,用于根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型;
静力学分析模块,用于基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;
目标板确定模块,用于对所述结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的确定压铸机结构的方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的确定压铸机结构的方法。
本发明实施例的技术方案,通过确定压铸机中的待分析的板结构;根据板结构,匹配与之相对应的有限元模型;基于有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;对结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构,解决了现有技术中针对压铸机中大模板结构的校核分析,需要选取整个锁模机构的几何结构进行分析,导致结构模型的分析精度低,操作复杂、时间成本高的问题,实现了通过构建压铸机中与板结构对应的小型装配体模型的有限元模型,选用校核板结构的结构分析方式,对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,进而通过对结构分析数据进行结构校验,从而验证待分析板结构的结构性质参数处于允许数值范围内,实现压铸机锁模机构的板结构的特性化校核分析,达到降低计算成本,提高结构分析效率和准确性的技术效果。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种确定压铸机结构的方法的流程图;
图2是根据本发明实施例一所提供的头板分析模型的结构示意图;
图3是根据本发明实施例一所提供的头板和二板的装配体分析模型的结构示意图;
图4是根据本发明实施例一所提供的二板分析模型的结构示意图;
图5是根据本发明实施例一所提供的简化后的尾板分析模型的结构示意图;
图6是根据本发明实施例二提供的一种确定压铸机结构的方法示意图;
图7是根据本发明实施例二所提供的单块头板分析模式下的网格模型的结构示意图;
图8是根据本发明实施例二所提供的单块头板分析模式下的作用位置示意图;
图9是根据本发明实施例二所提供的头板的应力分布图;
图10是根据本发明实施例二所提供的头板和二板分析模式下的网格模型的结构示意图;
图11是根据本发明实施例二所提供的头板和二板分析模式下的作用位置示意图;
图12是根据本发明实施例二所提供的头板的应力分布图;
图13是根据本发明实施例二所提供的二板的应力分布图;
图14是根据本发明实施例二所提供的头板和二板的位移分布图;
图15是根据本发明实施例二所提供的单块二板分析模式下的网格模型的结构示意图;
图16是根据本发明实施例二所提供的单块二板分析模式下的作用位置示意图;
图17是根据本发明实施例二所提供的二板的应力分布图;
图18是根据本发明实施例二所提供的尾板分析模型的结构示意图;
图19是根据本发明实施例二所提供的单块尾板分析模式下的网格模型的结构示意图;
图20是根据本发明实施例二所提供的单块尾板分析模式下的作用位置示意图;
图21是根据本发明实施例二所提供的尾板的应力分布图;
图22是根据本发明实施例二所提供的尾板的位移分布图;
图23是根据本发明实施例三提供的一种确定压铸机结构的装置示意图;
图24是实现本发明实施例的确定压铸机结构的方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何形变,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是根据本发明实施例一提供的一种确定压铸机结构的方法的流程图,本实施例可适用于对压铸机进行结构分析的情况,该方法可以由确定压铸机结构的装置来执行,该确定压铸机结构的装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该确定压铸机结构的装置可配置于计算设备中。如图1所示,该方法包括:
S110、确定压铸机中的待分析的板结构。
其中,板结构包括头板、二板和/或尾板;
在本实施例中,可以根据对压铸机结构的分析需求,确定需要被分析的板结构,分析需求可以为开发设计阶段、生产阶段、应用阶段等各个阶段对产品的要求。还可以设置选择控件(如文本框、下拉菜单、独立按钮等),利用输入设备触发选择板结构相对应的控件,可以将被触发控件对应的板结构作为待分析的板结构。其中,待分析的板结构的数量可以为一个,也可以为多个,其数量不做限定。例如,如果是一个,那么可以选取该板结构对应的结构分析方式进行分析;如果是多个,那么可以选取与每个板结构相对应的结构分析方式,分别进行分析。
S120、根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型。
其中,有限元模型可以是一组仅在节点处连接、仅靠节点传力、仅在节点处受约束的单元组合体。
需要说明的是,如果板结构包含多个,那么可以分别确定与每个板结构相对应的有限元模型,以运用有限元分析方法针对各自对应的有限元模型模拟分析自身板结构的结构性质。
在本实施例中,在根据板结构,匹配与之相对应的有限元模型之后,可以针对于板结构或者包含板结构的装配体结构构建出有限元模型。例如,具体的是构建板结构的有限元模型,或者是包含板结构的装配体的有限元模型,还是两种均构建,可以根据对板结构的分析需求进行确定,还可以根据该板结构的自身属性进行确定,也可以根据外界因素对该板结构的影响进行确定。
为了提高结构分析的准确性,可以结合不同的板结构的属性、包含板结构的装配体(考虑到其他结构与板结构的连接)的属性,选取合适的有限元构建方式、网格种类及定义分析类型、添加的材料属性、施加的约束、定义的载荷、网格种类以及网格划分的方式等等,构建与板结构相匹配的有限元模型。
在本实施例中,如果板结构为头板,那么在根据板结构,匹配与之相对应的有限元模型之后,包括:构建与头板相匹配的有限元模型。相应的,构建与头板相匹配的有限元模型,包括:基于头板、与头板相对应的第一组件以及第一关联参数,构建头板单体模型;基于头板、与头板相对应的第一组件以及第一关联参数、二板以及与二板相对应的第二组件以及第二关联参数、连接头板和二板的第三组件以及第三关联参数,构建第一组装模型;将头板单体模型和第一组装模型均作为与头板相匹配的有限元模型。
其中,第一组件包括定模具和头板支撑垫板;第一关联参数包括材料属性、接触属性、划分网格属性、边界条件和施加载荷,与头板和第一组件相关联。第二关联参数包括与二板和第二组件相关联的模型参数。第三关联参数包括二板和头板连接时的模型参数。第二组件包括动模具和二板支撑垫板。第三组件包括导柱和导柱螺母。
具体的,可以采用三维设计软件构建由头板和第一组件组成的装配体的有限元模型。示例性的,参见图2,将由头板和第一组件组成的装配体模型导入分析软件中,即初步转换成有限元分析模型,然后对该有限元分析模型中的部件结构进行简化处理,例如,对头板的几何模型进行简化,去除掉对于计算没有影响的倒角、圆角及孔洞,包括定位键、螺丝孔等细节特征,简化核心部件中的微观细节结构特征。进一步的,可根据第一关联参数对简化后的有限元分析模型进行处理,例如,为有限元分析模型中的各零件添加材料属性、设置各部件的接触区域和接触参数等、对有限元分析模型进行网格划分、添加边界条件、在设置位置施加载荷,得到处理后的有限元分析模型,处理后的有限元分析模型即为头板单体模型。
此外,头板的另外一种有限元分析方法,即选用第一组装模型作为分析对象,第一组装模型的构建方式可以是:采用三维设计软件建立由头板、第一组件、二板、第二组件和第三组件组成的装配体的有限元模型。示例性的,参见图3,将装配体模型导入分析软件中,即初步转换成有限元分析模型,然后对该有限元分析模型中的部件结构进行简化处理,例如,对头板、二板的几何模型进行简化,去除掉对于计算没有影响的倒角、圆角及孔洞、定位键槽、螺丝孔等特征。此处为提升后续网格划分质量,可将二板切分成几部分规则的几何结构,去除掉导柱与导柱螺母上的孔、螺纹等细节特征,并将(导柱)螺母与导柱进行合并操作,形成一个零件体。进一步的,可根据第一关联参数、第二关联参数、第三关联参数对简化后的有限元模型进行处理,处理后的有限元分析模型即可作为第一组装模型。可以将头板单体模型和第一组装模型均作为用于校核头板结构的有限元模型。
在本实施例中,如果板结构为二板,那么在根据板结构,匹配与之相对应的有限元模型之后,包括:构建与二板相匹配的有限元模型;相应的,构建与二板相匹配的有限元模型的实现方式可以是:基于二板以及与二板相对应的第二组件以及第二关联参数,构建二板单体模型;基于头板、与头板相对应的第一组件以及第一关联参数、二板以及与二板相对应的第二组件以及第二关联参数、连接头板和二板的第三组件以及第三关联参数,构建第二组装模型;将二板单体模型和第二组装模型均作为与二板相匹配的有限元模型。
具体的,可以采用三维设计软件构建由二板和第二组件组成的装配体的有限元模型。示例性的,参见图4,将该装配体模型导入分析软件中,即初步转换成有限元分析模型,然后对该有限元分析模型中的部件结构进行简化处理,例如,对二板的几何模型进行简化,去除掉对于计算没有影响的倒角、圆角及孔洞,包括定位键、螺丝孔等细节特征,简化核心部件中的微观细节结构特征。此处为提升后续网格划分质量,可将二板切分成几部分规则的几何结构。进一步的,可根据第二关联参数对简化后的有限元分析模型进行处理,例如,为有限元模型中的各零件添加材料属性、设置各部件的接触区域和接触参数等、对有限元模型进行网格划分、添加边界条件、在设置位置施加载荷,处理后的有限元分析模型即为二板单体模型。此外,二板的另外一种有限元分析方法,即选用第二组装模型作为分析对象,需要说明的是,第二组装模型和第一组装模型的构建方式相同,不做赘述。可以将二板单体模型和第二组装模型均作为用于校核二板结构的有限元模型。
在本实施例中,如果板结构为尾板,那么在根据板结构,匹配与之相对应的有限元模型之后,包括:构建与尾板相匹配的有限元模型;相应的,构建与尾板相匹配的有限元模型的实现方式可以是:基于尾板以及与尾板相对应的第四组件以及第四关联参数,构建尾板单体模型;将尾板单体模型作为与尾板相匹配的有限元模型。
其中,第四组件包括尾板支撑垫板、导柱、调模螺母。第四关联参数包括尾板和第四组件相关联的模型参数。
具体的,可以采用三维设计软件构建由尾板和第四组件组成的装配体的有限元模型。示例性的,将该装配体模型导入分析软件中,即初步转换成有限元分析模型,然后对该有限元分析模型中的部件结构进行简化处理,例如,对尾板的几何模型进行简化,去除掉对于计算没有影响的倒角、圆角及孔洞,包括定位键、螺丝孔等细节特征,简化核心部件中的微观细节结构特征,简化后的有限元分析模型可参见图5。此处为提升后续网格划分质量,可将尾板切分成几部分规则的几何结构,去除掉导柱与调模螺母上的孔、螺纹等细节,并将(调模)螺母与导柱进行合并,形成一个零件体。进一步的,可根据第四关联参数对简化后的有限元分析模型进行处理,例如,为有限元模型中的各零件添加材料属性、设置各部件的接触区域和接触参数等、对有限元模型进行网格划分、添加边界条件、在设置位置施加载荷。处理后的有限元模型即为尾板单体模型,可以将尾板单体模型作为用于校核尾板结构的有限元模型。
S130、基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据。
其中,结构分析方式可以为用于进行结构分析的静力学分析方法。
在实际应用中,可以依据板结构的分析需求,选取相对应的结构分析方式,然后,基于该结构分析方式匹配与板结构相对应的有限元模型进行静力学分析,如分析结构在给定静载荷下的响应,诸如位移变形、应力等分布云图,此时依据所需要获取的响应,选择对应的待分析板的结构分析方式。结构响应可称为结构分析数据,结构分析数据中可以包含位移、约束反力、应力以及应变等参数。
在本实施例中,在待分析的板结构为头板的情况下,基于有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,包括:依据第一组装模型对板结构进行应力分析,得到第一应力数据;依据第一组装模型对板结构进行形变分析,得到第一变形数据;依据头板单体模型对板结构进行应力分析,得到第二应力数据;基于第一应力数据、第一变形数据和第二应力数据,确定结构分析数据。
具体的,可以将一定的作用力施加到第一组装模型,对头板结构进行应力分析和形变分析,使得第一组装模型在合模状态下,得到第一组装模型中头板各位置处的形变量,作为第一变形数据,形变量可以理解为初始状态到最终稳定状态产生的位移量,以及得到头板各位置处的应力,作为第一应力数据。还可以在利用头板单体模型模拟合模状态对头板结构进行应力分析,得到头板各位置处的应力,作为第二应力数据。进一步的,依据对板的分析需求或者依据数据筛选规则,从第一应力数据、第一变形数据和第二应力数据中选择合适的结构分析数据。例如,若需要校核头板的结构强度,则可任意选取第一应力数据或第二应力数据,作为评判指标量,若需要校核头板的结构刚度,则需选取第一变形数据作为评判指标量,即结构分析数据。以基于合适的评判指标量与板结构校核基准进行比对,分析此时的头板结构是否满足性能要求。
在本实施例中,在待分析的板结构为二板的情况下,基于有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,包括:依据第二组装模型对板结构进行应力分析,得到第三应力数据;依据第二组装模型对板结构进行形变分析,得到第二变形数据;依据二板单体模型对板结构进行应力分析,得到第四应力数据;基于第三应力数据、第二变形数据和第四应力数据,确定结构分析数据。
具体的,可以利用第二组装模型模拟压铸机在合模状态下,对二板结构进行应力分析和形变分析,得到第二组装模型中二板各位置处的形变量,作为第二变形数据,以及得到二板的各位置处的应力,作为第三应力数据。可以利用二板单体模型模拟在合模状态下,对二板结构进行应力分析,得到二板各位置处的应力,作为第四应力数据。进一步的,可以依据对板的分析需求或者依据数据筛选规则,从第三应力数据、第二变形数据和第四应力数据中选取合适的结构分析数据,例如,若需要校核二板的结构强度,则可任意选取第三应力数据或第四应力数据,作为评判指标量,若需要校核二板的结构刚度,则需选取第二变形数据作为评判指标量,即结构分析数据。以基于合适的评判指标量与二板结构校核基准进行比对,分析此时的二板结构是否满足性能要求。
在本实施例中,在待分析的板结构为尾板的情况下,基于有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,包括:依据尾板单体模型对板结构进行应力分析,得到第五应力数据;依据尾板单体模型对板结构进行形变分析,得到第三变形数据;基于第五应力数据和第三变形数据,确定结构分析数据。
具体的,可以利用尾板单体模型模拟锁模机构在合模状态下,对尾板结构进行应力分析和形变分析,得到尾板各位置处的应力,作为第五应力数据,以及得到各位置处的形变量,作为第三变形数据。进一步的,可以依据对板的分析需求或者依据数据筛选规则,从第五应力数据和第三变形数据中选取合适的结构分析数据。例如,若需要校核尾板的结构强度,则可选取第五应力数据,作为评判指标量;若需要校核二板的结构刚度,则需选取第三变形数据作为评判指标量,即结构分析数据,以基于合适的评判指标量与尾板结构的校核基准进行比对,分析此时的尾板是否满足结构性能要求。
S140、对所述结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构。
本实施例中,对于锁模机构中每块板所对应的结构校验条件,可以是预先配置好的,例如,该结构校验条件中包含生产内部制定的标准。通过结构校验条件将结构分析数据和内部标准进行比对,判断结构分析数据是否在标准范围内,若是,则说明此时的板结构模型满足要求,是合格的,可以将构建板结构时的结构特征作为目标板结构的结构特征。若否,则说明板结构不合格,可修改板的几何结构特征,重新进行校核。
在本实施例中,对结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构的实现方法可以是:确定与板结构相对应的结构校验条件;在检测到结构分析数据达到结构校验条件时,确定目标板结构;在检测到结构分析数据未达到结构校验条件时,调整有限元模型的模型参数,更新有限元模型,以基于更新后的有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,以确定目标板结构。
具体的,通过结构校验条件将结构分析数据和内部标准进行比对,判断结构分析数据是否在标准范围内,例如,如果结构分析数据未在标准范围内,则认为结构分析数据未达到结构校验条件,那么可以调整板的几何结构特征,如增加板的厚度、减小内部材料掏空区域的尺寸,增大过渡区的圆弧角等等,将调整后的几何模型再次导入到分析软件中,更新有限元模型,并根据更新后的有限元模型,返回S130步骤重新执行基于有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,进一步的,对结构分析数据进行条件校验。若得到的结构分析数据在标准范围内,达到该板结构相对应的结构校验条件,则说明板结构满足设计要求,即可确定目标板结构。示例性的,在校核二板结构时,二极各位置处的相对变形量误差均在0.01mm数量级的范围内、应力误差在15%以内,该误差是指仿真分析所得到的模拟结果偏离(通过测试得到的)实测值的程度,是一个精度指标。
本实施例的技术方案,通过确定压铸机中的待分析的板结构;根据板结构,匹配与之相对应的有限元模型;基于有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;对结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构,解决了现有技术中针对压铸机中大模板结构的校核分析,需要选取整个锁模机构的几何结构进行分析,导致结构模型的分析精度低,操作复杂、时间成本高的问题,实现了通过构建压铸机中与板结构对应的小型装配体模型的有限元模型,选用校核板结构的结构分析方式,对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,进而通过对结构分析数据进行结构校验,从而验证待分析板结构的结构性质参数处于允许数值范围内,实现压铸机锁模机构的板结构的特性化校核分析,达到降低计算成本,提高结构分析效率和准确性的技术效果。
实施例二
作为上述实施例的一可选实施例,图6是根据本发明实施例二提供的一种确定压铸机结构的方法示意图。具体的,可以参见下述具体内容。
如图6所示,在针对于压铸机锁模机构中大板结构分析的过程中,可选用单块板结构分析的方式,通过选取与单块板结构相对应的结构分析方式,匹配对应的有限元模型进行静力学分析,分析该单块板结构是否满足设计要要,以在满足设计需要时,确定目标板结构。其中,单块板结构可以为头板、二板和尾板。
本实施例中,对头板结构的校核分析包括:进行单块头板的静力学分析,和/或进行头板和二板的装配体的静力学分析。
示例性的,在进行单块头板的静力学分析的过程中,需要构建头板单体模型。构建头板单体模型包括:搭建包括头板、定模具、支撑垫板的头板分析模型,对头板分析模型部件进行几何结构的简化处理,将简化后的头板分析模型导入到有限元分析软件中,并对各零部件赋予对应的材料属性。其中各零件所对应的材料类型及属性参数等信息如下表1所示。
表1单块头板分析模式下的材料参数
进一步的,对于赋予材料属性后的头板分析模型,可以对该头板分析模型中各部件的接触区域,分别进行接触类型的选取与接触参数的设置。例如,可构建3对接触对,接触类型为带摩擦的接触关系(Frictional),其中接触算法选用增强拉格朗日。具体接触属性参数设置如下表2所示。
表2单块头板分析模式下模型的接触参数
序号
接触体
目标体
接触类型
摩擦系数
求解算法
1
头板
支撑垫板
Frictional
0.2
增强的拉格朗日
2
头板
定模具
Frictional
0.2
增强的拉格朗日
再进一步的,对于设置好接触属性后的头板分析模型,可分别对各个零部件进行网格划分,划分原则可以是确保零件重要部分的厚度方向上至少可划分2~3层网格。具体的划分方法可以是:定模具以及底部支撑板采用六面体网格划分,头板则采用四面体网格划分。考虑到会涉及到结构大位移形变,因而三维实体零件采用的网格单元类型为SOLID186、SOLID187,对于接触面的网格单元类型选用Targe170、Conta174,整个模型共计240052个单元,377183个节点,单块头板分析模式下的网格模型如图7所示。其中选取的各类网格单元说明如下:SOLID187单元:适用于从三维建模软件所导入的不规则的复杂几何模型,可进行大变形的分析,SOLID187单元是采用的四面体结构,该单元每个节点上有3个自由度,是具有10节点的3D实体单元。SOLID186单元:适用于为规则的几何模型的网格划分,SOLID186单元主要是六面体结构,该单元在每个节点上有3个自由度,是具有20节点的3D实体单元。接触单元Targe170、Conta174等适用于3D实体接触面网格划分的单元类型。再进一步的,可以为划分后的网格模型添加边界条件与施加载荷。例如,可以将锁模力作用到头板背侧(即与导柱螺母接触的圆环区域),作用位置如图8所示,此处模拟的是800T压铸机在合模工况下,因而在头板背侧的四个圆环面(即与导柱螺母的接触区域)均分别施加2000kN的载荷(Force),然后在假模的端面施加沿Z轴(导柱孔轴向)的位移约束,并在底部支撑垫板的下端面施加固定约束。此时,经网格划分、约束设置以及载荷施加后的整体即作为头板单体模型。
再进一步的,利用头板单体模型模拟锁模机构合模状态,进行静力学分析,得到头板的应力分布(即第二应力数据)。例如,在合模状态下,头板的应力分布图如图9所示,头板最大应力发生在其背侧导柱孔的边缘,为124MPa;最小应力在其下端支撑面处,为0.04MPa。依据图6所示,在该头板单体模式下,所得到的应力分布,相比真实的应力值偏小(其误差在10%以内),并且处于内部设计标准范围之内,此时认为该头板结构的静力学强度校验通过。
示例性的,在进行头板和二板的装配体的静力学分析的过程中,需要构建该装配体的几何模型,即第一组装模型。构建第一组装模型包括:搭建包括头板、二板,以及各自底部的支撑垫板、动模具、定模具、导柱(截取部分)、导柱螺母等的装配体几何模型,进而对装配体几何模型部件进行几何结构的简化处理。例如,对头板、二板的几何结构进行简化处理,将导柱螺母合并到导柱中,形成一个零件,并去除对于计算没有影响的倒角、圆角及螺丝孔等。进一步的,将简化处理后的装配体几何模型导入到有限元分析软件中,并对各零部件赋予对应的材料属性。
其中各零件所对应的材料类型及属性参数等信息如下表3所示。
表3头板与二板装配体几何模型的材料参数
进一步的,对于赋予材料属性后的装配体几何模型,可以对该装配体几何模型中各部件的接触区域,分别进行接触类型的选取与接触参数的设置。例如,可构建15对接触对,接触类型为带摩擦的接触关系(Frictional),其中接触算法选用增强拉格朗日,具体接触属性参数设置如下表4所示。
表4头板与二板装配体分析模型的接触参数
再进一步的,对于设置好接触属性后的装配体几何模型,可分别对各个零件进行网格划分,划分原则可以是确保零件重要部分的厚度方向上至少可划分2~3层网格。具体的划分方法可以是:动模具、定模具以及底部支撑板采用六面体网格划分,其他部分则采用四面体网格划分。考虑到会涉及到大位移,因而实体零件采用的网格单元类型为SOLID186、SOLID187,对于接触面部分选用Targe170、Conta174,整个模型共计606041个单元,943315个节点,划分完成后的网格模型如图10所示。再进一步的,可以为划分后的网格模型添加边界条件与施加载荷。例如,可以将合模力分别作用在二板的上、下铰耳孔处,作用位置如图11所示,此处模拟的是800T压铸机在锁模工况下,因而在二板的上、下铰耳孔处均分别添加4000kN的轴承载荷(Bearingload),然后在四根导柱的端面分别施加沿Z轴(导柱孔轴向)的位移约束,固定约束施加在下端四个支撑垫板的底面。此时,经网格划分、约束设置以及载荷施加后的装配体几何模型即作为第一组装模型。
再进一步的,利用该头板与二板的第一组装模型模拟锁模机构在合模状态,进行静力学分析,即可提取对应的结构响应结果,诸如头板的应力分布与位移分布云图、二板的应力分布与位移云图。例如,头板应力分布图如图12所示,二板应力分布图如图13所示,头板的最大应力发生在其背侧导柱孔的边缘,为120MPa;其最小应力在下端支撑面处,为0.04MPa。二板的最大应力发生在铰耳孔内侧部分的下端,为115MPa;其最小应力为0.14MPa,位于二板下端支撑面处。头板和二板的位移分布图如图14所示,其中,头板最大变形发生在中央圆孔处,相对其初始状态的位移量为0.77mm;其最小变形发生下端支撑面处,位移量为0.09mm。二板最大变形发生在铰耳孔的上侧,相对其初始状态的位移量为1.06mm,其最小变形发生在二板(主体板身)的中部,位移量为0.64mm。依据图6所示,头板与二板的第一组装模型模拟合模状态时,可以得到二板与头板的应力分布(即第一应力数据),相比各自真实的应力值偏小(其误差均在10%以内),并且处于内部设计标准范围之内,此时认为对该二板与头板的静力学强度校验通过;此外,所得到二板与头板的位移分布(即第一变形数据),各块板自身的相对变形量(不同位置点的位移差值),相比真实的相对变形,部分区域偏大、部分区域偏小,但波动范围均在0.01mm的数量级范围内,且处于内部设计标准范围内,即二板与头板的静力学刚度校验通过。
此种设置的好处在于:采用头板单体模型来进行静力学分析,得到头板的应力分布,适合在压铸机研发设计新的锁模机构时,仅设计出头板,此时采用该方式可以快速校核头板的强度;此外,还可采用头板与二板的装配体分析模型模拟合模状态,得到头板的位移分布情况,适合在研发后期初步确定了锁模机构的整体结构,便于获取到头板与二板的自身相对变形量,便于校核头板与二板的结构刚度的同时,提高对结构分析的准确性。
本实施例中,对二板结构的校核分析包括:进行头板和二板的装配体进行静力学分析,和/或进行单块二板的静力学分析。
示例性的,在进行单块二板的静力学分析的过程中,需要构建二板对应的二板单体模型。二板单体模型的构建方式包括:搭建包括二板、支撑垫板、动模具等的二板几何模型,对二板几何模型部件进行几何结构的简化处理,例如,对二板的几何模型进行简化处理,去除掉对于计算没有影响的倒角、圆角及孔洞等特征。将简化处理后的二板几何模型导入到有限元分析软件中,并对各零部件赋予对应的材料属性。其中各零件所对应的材料类型及属性参数等信息如下表5所示。
表5单块二板分析模式下模型的材料参数
进一步的,对于赋予材料属性后的二板几何模型,可以对该二板几何模型中各部件的接触区域,分别进行接触类型的选取与接触参数的设置。例如,可构建3对接触对,接触类型为带摩擦的接触关系(Frictional),其中接触算法选用增强拉格朗日。其中具体接触属性参数设置如下表6所示。
表6单块二板分析模式下模型的接触参数
序号
接触体
目标体
接触类型
摩擦系数
求解算法
1
二板
支撑垫板
Frictional
0.15
增强的拉格朗日
2
二板
动模具
Frictional
0.2
增强的拉格朗日
再进一步的,对于设置好接触属性后的二板几何模型,可分别对各个零件进行网格划分,划分原则可以是确保零件重要部分的厚度方向上至少可划分2~3层网格。具体的划分方法可以是:动模具以及底部支撑板采用六面体网格划分,二板则采用四面体网格划分。考虑到会涉及到大位移,因而三维实体零件采用的网格单元类型为SOLID186、SOLID187,接触面部分选用Targe170、Conta174,整个模型共计313916个单元,494554个节点,划分完成后的网格模型如图15所示。再进一步的,可以为划分网格的分析模型添加边界条件与施加载荷。例如,可以将合模力分别作用在二板的上、下铰耳孔处,作为位置如下图16所示,此处模拟的是800T压铸机在锁模工况下,因而在其二板的上、下铰耳孔处均分别施加4000kN的轴承载荷(Bearing load),然后在假模的端面施加沿Z轴(导柱孔轴向)的位移约束,并在底部支撑垫板的下端面施加固定约束。此时,经网格划分、约束设置以及载荷施加后的二板几何模型即作为二板单体模型。
再进一步的,利用二板单体模型模拟锁模机构合模状态,进行静力学分析,得到二板的应力分布(即第四应力数据)。例如,二板的应力分布图如图17所示,二板最大应力发生在铰耳孔内侧下端,为120MPa;最小应力为0.14MPa,位于二板下端支撑面处。依据图6所示,该二板单体分析模式下,所得到的应力分布,相比真实的应力值偏小(其误差在15%以内),并且处于内部设计标准范围之内,此时认为该二板结构的静力学强度校验通过。此外,依据头板与二板的装配体分析模型,所得到二板的应力分布,更为精确一些(其误差在10%以内),主要用于获取到二板的自身相对变形量,便于校核二板的结构刚度。
本实施例中,对尾板结构的校核分析包括:进行尾板的装配体的静力学分析。
示例性的,在进行尾板装配体的静力学分析的过程中,需要构建尾板单体模型。构建尾板单体模型包括:搭建包括尾板、底部的支撑垫板,导柱(截取部分)、调模螺母等尾板几何模型,尾板几何模型如图18所示。对尾板几何模型部件进行几何结构的简化处理,例如,对锁模尾板的几何模型进行简化处理,将调模螺母合并到导柱中,形成一个零件,并去除对于计算没有影响的倒角、圆角及螺丝孔。然后将简化处理后的尾板几何模型导入到有限元分析软件中,并对各零部件赋予对应的材料属性。其中各零件所对应的材料类型及属性参数等信息如下表7所示。
表7尾板装配体分析模型的材料参数
进一步的,对于赋予材料属性后的尾板几何模型,可以对该尾板几何模型中各部件的接触区域,分别进行接触类型的选取与接触参数的设置。例如,可构建10对接触对,接触类型为带摩擦的接触关系(Frictional),其中接触算法选用增强拉格朗日。
具体接触属性参数设置如下表8所示。
表8尾板装配体分析模型的接触参数
再进一步的,对于设置好接触属性后的尾板几何模型,可分别对各个零件进行网格划分,划分原则可以是确保零件重要部分的厚度方向上至少可划分2~3层网格。具体的划分方法可以是:底部支撑板采用六面体网格划分,其他部分均采用四面体网格划分。考虑到会涉及到大位移,因而实体零件采用的网格单元类型为SOLID186、SOLID187,对于接触面的网格单元类型选用Targe170、Conta174,整个模型共计583208个单元,858105个节点,划分完成后的网格模型如图19所示。再进一步的,可以对划分网格后的分析模型添加边界条件与施加载荷。例如,可以将合模力分别作用在尾板的上、下铰耳孔处,作用位置如图20所示,此处模拟的是800T压铸机在锁模工况下,因而在尾板的上、下铰耳孔处均分别添加4000kN的轴承载荷(Bearing load)。然后,在尾板左右两边侧板上的圆孔处均添加X向(横向)的位移约束,以等效机铰组件对侧板的约束作用。其次,在四根导柱的端面分别施加沿Z轴(导柱孔轴向)的位移约束,并在底部支撑垫板的下端面处施加固定约束。此时,经网格划分、约束设置以及载荷施加后的尾板几何模型即作为尾板单体模型。
再进一步的,利用尾板单体模型模拟尾板在合模状态下,进行静力学分析,得到尾板的应力分布和位移分布。例如,尾板的应力分布图如图21所示,尾板的最大应力发生在其铰耳孔内侧的下端,为155MPa;最小应力在0.04MPa,位于其下端支撑面处。尾板的位移分布图如图22所示,尾板最大变形在上端铰耳孔的外侧,其相对初始位置的位移量为1.41mm;最小位移在两边侧板上圆孔处的内沿(靠近尾板中心的一侧),其相对初始位置的位移量为0.61mm。依据图6所示,利用尾板的装配体分析模型模拟合模状态时的结构静力学响应,可以得到尾板应力分布与位移分布,相比其真实的应力值偏小(其误差均在12%以内),并且处于内部设计标准范围之内,因此该尾板的静力学强度校验通过;此外,所得到尾板的位移分布,尾板自身的相对变形量(不同位置点的位移差值),相比真实的相对变形偏小,但波动范围均在0.01mm的数量级范围内,并且处于内部设计标准范围内,即尾板的静力学刚度校验通过。
本实施例的技术方案,通过简化载荷施加形式,等效替代大模板(合模工况下)的约束状态,针对锁模机构的三块大模板,分别构建了几种有限元模型,进而依据对应的结构分析需求,选取与板结构相对应的结构分析方式,以此匹配合适的有限元分析模型进行结构静力学分析,实现快速获取锁模机构大模板上的应力分布和相对变形量,从而实现针对性的调整大模板的结构特征尺寸,优化设计。相比选用整个锁模机构作为静力学分析模型,大大简化了人为操作的设置步骤,缩短了分析结果的获取时间,同时还可保证分析结果的精度。
实施例三
图23是根据本发明实施例三提供的一种确定压铸机结构的装置示意图。如图23所示,该装置包括:待分析板确定模块210、模型匹配模块220、静力学分析模块230和目标板确定模块240。
其中,待分析板确定模块210,用于确定压铸机中的待分析的板结构;其中,所述板结构包括头板、二板和/或尾板;模型匹配模块220,用于根据所述板结构,匹配与之相对应的有限元模型;静力学分析模块230,用于基于所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;目标板确定模块240,用于对所述结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构。
本实施例的技术方案,通过确定压铸机中的待分析的板结构;根据板结构,匹配与之相对应的有限元模型;基于有限元模型,依据与板结构相对应的结构分析方式对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据;对结构分析数据进行条件校验,确定目标板结构,解决了现有技术中针对压铸机中大模板结构的校核分析,需要选取整个锁模机构的几何结构进行分析,导致结构模型的分析精度低,操作复杂、时间成本高的问题,实现了通过构建压铸机中与板结构对应的小型装配体模型的有限元模型,选用校核板结构的结构分析方式,对板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,进而通过对结构分析数据进行结构校验,从而验证待分析板结构的结构性质参数处于允许数值范围内,实现压铸机锁模机构的板结构的特性化校核分析,达到降低计算成本,提高结构分析效率和准确性的技术效果。
在上述装置的基础上,可选的,所述装置还包括有限元模型构建模块。
在上述装置的基础上,可选的,所述板结构为头板,有限元模型构建模块,用于构建与所述头板相匹配的有限元模型。
所述有限元模型构建模块包括头板单体模型确定单元、第一组装模型确定单元和有限元模型第一确定单元。
头板单体模型确定单元,用于基于所述头板、与所述头板相对应的第一组件以及第一关联参数,构建头板单体模型;其中,所述第一组件包括定模具和头板支撑垫板;所述第一关联参数包括材料属性、接触属性、划分网格属性、边界条件和施加载荷;
第一组装模型确定单元,用于基于所述头板、与所述头板相对应的第一组件以及第一关联参数、所述二板以及与所述二板相对应的第二组件以及第二关联参数、连接所述头板和所述二板的第三组件以及第三关联参数,构建第一组装模型;其中,所述第二组件包括动模具、二板支撑垫板和二板铰耳;所述第三组件包括导柱和导柱螺母;
有限元模型第一确定单元,用于将所述头板单体模型和所述第一组装模型均作为与所述头板相匹配的有限元模型。
在上述装置的基础上,可选的,所述板结构为头板,静力学分析模块230,包括第一应力数据确定单元、第一变形数据确定单元、第二应力数据确定单元、结构分析数据第一确定单元。
第一应力数据确定单元,用于依据所述第一组装模型对所述板结构进行应力分析,得到第一应力数据;
第一变形数据确定单元,用于依据所述第一组装模型对所述板结构进行形变分析,得到第一变形数据;
第二应力数据确定单元,用于依据所述头板单体模型对所述板结构进行应力分析,得到第二应力数据;
结构分析数据第一确定单元,用于基于所述第一应力数据、所述第一变形数据和所述第二应力数据,确定结构分析数据。
在上述装置的基础上,可选的,所述板结构为二板,所述有限元模型构建模块,用于构建与所述二板相匹配的有限元模型。
有限元模型构建模块包括二板单体模型确定单元、第二组装模型确定单元和有限元模型第二确定单元。
二板单体模型确定单元,用于基于所述二板以及与所述二板相对应的第二组件以及第二关联参数,构建二板单体模型;
第二组装模型确定单元,用于基于所述头板、与所述头板相对应的第一组件以及第一关联参数、所述二板以及与所述二板相对应的第二组件以及第二关联参数、连接所述头板和所述二板的第三组件以及第三关联参数,构建第二组装模型;
有限元模型第二确定单元,用于将所述二板单体模型和所述第二组装模型均作为与所述二板相匹配的有限元模型。
在上述装置的基础上,可选的,所述板结构为二板,静力学分析模块230,包括第三应力数据确定单元、第二变形数据确定单元、第四应力数据确定单元、结构分析数据第二确定单元。
第三应力数据确定单元,用于依据所述第二组装模型对所述板结构进行应力分析,得到第三应力数据;
第二变形数据确定单元,用于依据所述第二组装模型对所述板结构进行形变分析,得到第二变形数据;
第四应力数据确定单元,用于依据所述二板单体模型对所述板结构进行应力分析,得到第四应力数据;
结构分析数据第二确定单元,用于基于所述第三应力数据、所述第二变形数据和所述第四应力数据,确定结构分析数据。
在上述装置的基础上,可选的,所述板结构为尾板,所述有限元模型构建模块,用于构建与所述尾板相匹配的有限元模型。
有限元模型构建模块包括尾板单体模型确定单元和有限元模型第三确定单元。
尾板单体模型确定单元,用于基于所述尾板以及与所述尾板相对应的第四组件以及第四关联参数,构建尾板单体模型;所述第四组件包括尾板支撑垫板、导柱和调模螺母;
有限元模型第三确定单元,用于将所述尾板单体模型作为与所述尾板相匹配的有限元模型。
在上述装置的基础上,可选的,所述板结构为尾板,静力学分析模块230,包括第五应力数据确定单元、第三变形数据确定单元、结构分析数据第三确定单元。
第五应力数据确定单元,用于依据所述尾板单体模型对所述板结构进行应力分析,得到第五应力数据;
第三变形数据确定单元,用于依据所述尾板单体模型对所述板结构进行形变分析,得到第三变形数据;
结构分析数据第三确定单元,用于基于所述第五应力数据和所述第三变形数据,确定结构分析数据。
在上述装置的基础上,可选的,所述目标板确定模块240,具体用于,确定与所述板结构相对应的结构校验条件;在检测到所述结构分析数据达到所述结构校验条件时,确定目标板结构;在检测到所述结构分析数据未达到所述结构校验条件时,调整所述有限元模型的模型参数,更新所述有限元模型,以基于更新后的所述有限元模型,依据与所述板结构相对应的结构分析方式对所述板结构进行静力学分析,得到结构分析数据,以确定目标板结构。
本发明实施例所提供的确定压铸机结构的装置可执行本发明任意实施例所提供的确定压铸机结构的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图24是实现本发明实施例的确定压铸机结构的方法的电子设备的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图24所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如确定压铸机结构的方法。
在一些实施例中,确定压铸机结构的方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的确定压铸机结构的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行确定压铸机结构的方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。