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1 绿色材料评价的七点星形图分析 

　　

2、根据构件失效抗力指标进行选材 

　　失效抗力实质上就是指构件材料在服役工况条件下宏观、微观范畴抵抗变形、磨损和断
裂的能力及与其他相关性能配合的能力，也是与材料实际承载能力有关的一些表征参量，
即达到防止构件早期失效的能力。由于机械构件种类繁多、工作条件差别很大，对材料的性
能及其相互配合要求也各有不同。因此对于机械构件最薄弱环节的实际有效性能即抵抗失效
的能力的研究是重要的，由于材料的内因和服役条件的外因的影响，往往不一定与标准试
样在特定条件下测得的数据相一致。除了测定材料的力学性能外，还必须根据模拟构件实际
工况条件进行有关使用特性的研究工作。若离开构件服役条件及材料性能的要求来选材就缺
乏明确的针对性。据此，有人曾对大断面锤锻模和机锻模、中小机锻模、热挤压模以及压铸模
等所使用的四大类热作模具钢，进行了大量的失效分析、试验，确立了失效抗力评价体系，
弄清各类模具实际抗力要求且结合数以万计的材料性能测试和模具寿命的考核结果，经综
合分析试验结果得出了每类模具设计和选材时提出的具体指标要求，以确保模具的可靠性
和使用寿命。在已知成形零件的类型、模具类型或模具失效形式的条件下，模具设计选材的
步骤如下所述。

 

　　（

1）确定成形零件用的工作机械，分析模具工作条件，确定模具类型和主要抗力要求。

 
　　（

2）根据模具失效形式决定该模具的主要抗力指标，并选择性能测试结果能达到该项

性能指标的钢种列为候选钢种，然后，再根据能满足其余指标的情况依次进行选材的筛选。

 

　　（

3）依据模具类型及抗力指标要求，将能满足全部指标要求的钢种列为该类模具的推

荐钢种，即能基本满足首项抗力指标要求，且其他各项指标也能基本接近的钢种，将其视
为可用钢种。

 

　　（

4）选材时，还需根据材料来源、生产管理方便，以及经济性等综合考虑抉择。 

　　对过去没有使用过、新设计的模具可根据模具类型、服役条件以及所要求的主要性能，
参照上列准则进行选择相应的模具钢种与热处理工艺。显然，这种采用失效抗力指标进行选
材方法，对变革模具选材的传统习惯，使热模具选材向科学化、量值化转变开创了范例，奠
定了基础。

 

　　

3、人工神经网络在注射模具选材中的应用 

　　注塑模具选材是设计者根据注塑制品的各项性能指标，在模具材料集合中寻找最适合
的材料的过程。选材过程可以抽象成从注塑制品的性能指标到模具材料集合的一个映射。

BP 

神经网络是一个从输入到输出的高度非线性映射模型，它属于多层前馈网络，由输入层、隐
含层和输出层构成。利用神经网络的学习和联想能力通过构建和训练一个相应的

3 层 BP 神

经网络，建立和存储反映注射模具选材所需的全面和完整的选材知识，从而建立了一个基
于人工神经网络的材料选择系统。图

2 为 BP 算法的流程图。该选材系统对候选材料的各项

指标

 

　　数据作了较系统的整理，吸收了大量的选材知识，在设计模具时可以避免大量地查阅
手册方面的工作，对设计人员的选材经验要求较低。选材系统输出的材料选定度较好地反映
了对材料的倾向程度，能够得出正确的材料选择方案。

 

　　

 

　　

4、模糊设计定量选材 

　　传统的选材方法多属于推理判断性的定性分析方法，带有很大的主观随意性。遇到的问
题通常是外延不分明的概念，比如所选材料的强度有较高、中等、较低之分。这些问题用常规