提出了一种基于拓扑优化的热塑性注射成型流道系统设计方法。考虑到具有温度依赖粘度的非牛顿流体行为，目标是获得流道进出口之间的最小功率耗散。本文考虑了两种算法，一种是基于功率流场的梯度下降算法，另一种是启发式算法。将启发式算法与梯度算法进行了比较，并进行了实验验证。启发式算法在每次试验中都表现出良好的性能，特别是在缩短填充时间、减小进出口压降和减少制造流道系统通道所需的材料方面。
本文提出的工作目的是开发一种能够对热塑性注射过程的流道系统进行拓扑优化的算法，由于该问题的物理模型的数学复杂性，这需要一个巨大的挑战。分析了该任务中最新的算法，其中基于梯度的算法与伴随状态法(用于计算目标函数的梯度)结合使用最多。目前，这些算法仍然是一个研究课题，特别是那些致力于通道拓扑优化的算法非牛顿流体的传递与粘度的热依赖性有关。通过拓扑优化来解决特定的任务，可以证明启发式算法的应用会取得良好的效果。在以密度为基础的配方中，流功率场是一个很好的灵敏度选择。
通过与梯度下降算法的性能比较，验证了该算法的有效性，该算法不使用附加状态法;取而代之的是有限差分法。该方法不太复杂，但需要大量的计算和CFD模拟。因此，选择用于执行性能比较的控制体积是允许结构化和均匀网格的基本几何形状。结果与所提出的启发式算法相似，在稳定性和计算时间上都有优势。这两种算法都使用了我们改进的求解器，该求解器能够模拟多孔介质中的非牛顿稳态流动，其粘度使用具有温度依赖性的幂律模型建模。
为了在工业航空航天领域测试我们的启发式算法，可以在使用热塑性塑料专用软件(如Autodesk Moldflow)进行的测试中观察到，并且在实验测试中，令人满意的结果，主要是减少了注射部分与凸耳检测压力之间的压力下降。与标准流道系统相比，获得了更快的灌装时间。此外，确定具有相同熔体前沿条件的标准流道系统与优化的流道系统将需要更大的通道体积。在实验测试中，Autodesk Moldflow预测的结果得到了证实，与标准流道系统相对应的凸耳在零件材料的均匀性方面显示出更多的不一致。在优化后的流道系统中，填料的填充速度更快。拓扑优化流道系统的一个特点是，通道比标准流道系统显示出更大的几何复杂性。这一特征并不值得关注，因为目前的制造机械可以重现通道的几何形状。这些结果对行业来说很重要，因为注射时间减少了，流道系统的通道必须使用的材料减少了，并且可以保持注射压力，从而使热塑性塑料更好地凝固，从而获得更均匀的无杂质件。
提出的启发式算法达到了最小功耗的目的。在某些情况下，任务是保证闸门上的压力相等，这就需要求解入口和闸门之间降压的最小最大值公式，这超出了本工作的范围，是进一步研究的课题。然而，本文中所述的边界条件，如进口压力和出口速度，使得通过人为改变不同闸门的出口速度来确定优先级并影响流道通道的尺寸成为可能。
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