JP2005266886A - Creation method and creation device of impregnation analysis model - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複合材料の成形に使用されるRTM成形法(Resin Transfer Molding成形法)などの含浸成形法において、炭素繊維織物材などの多孔質媒体内に含浸させる樹脂の含浸過程を、有限要素法などの数値解析手法を用いて求める樹脂含浸解析における含浸解析モデルの作成方法、作成装置並びにそのコンピュータプログラム及び記憶媒体に関する。 The present invention relates to an impregnation process of a resin impregnated into a porous medium such as a carbon fiber woven material in an impregnation molding method such as an RTM molding method (Resin Transfer Molding molding method) used for molding a composite material. The present invention relates to a method and apparatus for creating an impregnation analysis model in a resin impregnation analysis obtained using a numerical analysis method such as a method, a computer program thereof, and a storage medium.
RTM成形法は、炭素繊維やガラス繊維などで構成される織物材(クロス材)やマット材などの多孔質媒体(以下、基材と称する。)を金型内(以下、キャビティと称する。)に配し、キャビティ内へ樹脂を注入してFRP成形品を得る成形手法である。 In the RTM molding method, a porous medium (hereinafter referred to as a base material) such as a woven material (cross material) or a mat material made of carbon fiber or glass fiber is referred to as a cavity (hereinafter referred to as a cavity). This is a molding technique in which an FRP molded product is obtained by injecting resin into the cavity.
従来、このRTM成形法における樹脂の基材への含浸過程について、コンピュータを用いてCAE(Computer Aided Engineering)解析する手法としては、文献1に示すような方法が知られている。
射出成形や、RTM成形法に代表される含浸成形においては、樹脂のキャビティ内での流れやすさを示す指標として、流動コンダクタンスが用いられるが、射出成形と含浸成形ではその定義式が下に示すように異なっている。
Conventionally, as a technique for performing CAE (Computer Aided Engineering) analysis using a computer for the resin impregnation process in the RTM molding method, a method as shown in Document 1 is known.
In injection molding and impregnation molding typified by the RTM molding method, flow conductance is used as an index indicating the ease of resin flow in the cavity, but the definition formula is shown below for injection molding and impregnation molding. So different.
射出成形の流動コンダクタンス=−(肉厚×肉厚)/(12×樹脂粘度) ・・・(1)
含浸成形の流動コンダクタンス=−(含浸係数)/(樹脂粘度) ・・・(2)
(1)式によれば、射出成形解析における流動コンダクタンスは、キャビティの肉厚分布と注入樹脂の樹脂粘度に基づいて計算されるのに対し、(2)式による含浸成形における流動コンダクタンスは、流れやすさの指標である含浸係数と樹脂粘度に基づいて計算される。すなわち、射出成形解析における流動コンダクタンスの計算は、形状と使用樹脂の物性から計算できるものであるため、文献2のように成形品のCAD(Computer Aided Design)データから肉厚を自動的に計算する技術を用いれば、自動化が可能である。
Flow conductance of injection molding = − (wall thickness × wall thickness) / (12 × resin viscosity) (1)
Flow conductance of impregnation molding =-(impregnation coefficient) / (resin viscosity) (2)
According to the equation (1), the flow conductance in the injection molding analysis is calculated based on the thickness distribution of the cavity and the resin viscosity of the injected resin, whereas the flow conductance in the impregnation molding according to the equation (2) It is calculated on the basis of the impregnation coefficient and resin viscosity, which are indicators of ease. That is, since the flow conductance calculation in the injection molding analysis can be calculated from the shape and the physical properties of the resin used, the wall thickness is automatically calculated from CAD (Computer Aided Design) data of the molded product as in Reference 2. If technology is used, automation is possible.
しかし、含浸成形の場合は、肉厚、基材種類、基材積層角度、温度、圧力などに依存する含浸係数が必要となることが問題であった。すなわち、基材の種類や肉厚、温度や圧力はモデルの場所により異なるため、モデル作成の段階で決定できないという問題がある。
すなわち、流動コンダクタンスを成形すべき要素形状から自動的に事前に計算することはできず、従来技術によれば、含浸解析においては担当者が適当な含浸係数を推定した上で流動コンダクタンスを計算するしか方法がなく、CAE解析モデル作成に半日以上の膨大な時間がかかるばかりか、解析結果の精度にも問題があった。
That is, the flow conductance cannot be automatically calculated in advance from the element shape to be molded. According to the conventional technique, the person in charge calculates the flow conductance after estimating an appropriate impregnation coefficient in the impregnation analysis. However, there is only a method, and it takes not only a half day or more to create a CAE analysis model, but also there is a problem in the accuracy of the analysis result.
本発明は、上記従来技術の問題点を解消し、RTM成形法等におけるキャビティ内の樹脂の流れ易さを示す指標である含浸係数をCAE解析モデルに対して自動的に定義できる含浸解析モデルの作成方法、作成装置並びにコンピュータプログラム及び記憶媒体を提案することを目的とする。 The present invention solves the above-mentioned problems of the prior art and is an impregnation analysis model that can automatically define an impregnation coefficient that is an index indicating the ease of resin flow in a cavity in an RTM molding method or the like with respect to a CAE analysis model. An object is to propose a creation method, a creation device, a computer program, and a storage medium.
上記課題を達成するために、本発明の含浸解析モデルの作成方法は、金型内に配置した基材への樹脂の含浸過程を、コンピュータを用いて計算する含浸解析モデルの作成方法であって、CADデータから要素形状データを生成する要素形状データの作成工程と、前記CADデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データの計算工程と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データの計算工程とを経ることを特徴とする。 In order to achieve the above object, a method for creating an impregnation analysis model according to the present invention is a method for creating an impregnation analysis model in which the impregnation process of a resin into a base material arranged in a mold is calculated using a computer. Generating element shape data from CAD data, calculating element thickness data to calculate element thickness data from the CAD data and the element shape data, and the element thickness data. A material physical property data calculation process for calculating the material physical property data of each element from the molding condition data and the material physical property database is performed.
また、本発明の含浸解析モデルの作成装置は、金型内に配置した基材への樹脂の含浸過程を、コンピュータを用いて計算する含浸解析モデルの作成装置であって、CADデータから要素形状を生成する要素形状データ作成手段と、前記CADデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データ計算手段と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データ計算手段とを有することを特徴とする。 The impregnation analysis model creation apparatus of the present invention is an impregnation analysis model creation apparatus for calculating the impregnation process of a resin in a base material arranged in a mold by using a computer, and the element shape is obtained from CAD data. Element shape data creating means for generating element thickness data calculating means for calculating element thickness data from the CAD data and the element shape data, element thickness data, molding condition data, and material property database And material physical property data calculating means for calculating material physical property data of each element.
さらに、本発明は、上記含浸解析モデルの作成方法において、各工程をコンピュータを用いて実行するためのコンピュータプログラム、およびそれを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。なお、本発明において、CADデータとは、コンピュータ上で稼働しているCADシステムで入力された成形品の形状データを示す。また、CAE解析とはコンピュータを使用した計算手法であり、含浸成形のCAE解析で使用するCAE解析モデルとは、含浸解析に使用される節点、要素などの要素形状データと、含浸係数などの材料物性データを少なくとも含み、コンピュータによって計算されるモデルデータを指す。 Furthermore, the present invention includes a computer program for executing each step using a computer in the method for creating an impregnation analysis model, and a computer-readable storage medium storing the computer program. In the present invention, the CAD data indicates shape data of a molded product input by a CAD system operating on a computer. The CAE analysis is a calculation method using a computer. The CAE analysis model used in the CAE analysis of the impregnation molding is an element shape data such as nodes and elements used in the impregnation analysis and a material such as an impregnation coefficient. It refers to model data that includes at least physical property data and is calculated by a computer.
本発明によれば、CADデータから要素形状データを生成する要素形状データの作成工程と、前記CADデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データの計算工程と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データの計算工程とを有することにより、含浸解析におけるCAE解析モデルの作成を自動化することができ、解析モデル作成時間を大幅に短縮することができる。また、解析モデルの精度が高まるため、精度良く含浸過程をシミュレートすることができ、製品開発において、高品質化、高効率化、低コスト化に大きく貢献できる。 According to the present invention, an element shape data creating step for generating element shape data from CAD data, an element thickness data calculating step for calculating element thickness data from the CAD data and the element shape data, By having the material physical property data calculation process for calculating the material physical property data of each element from the element thickness data, the molding condition data, and the material physical property database, the creation of the CAE analysis model in the impregnation analysis can be automated. Analysis model creation time can be greatly reduced. In addition, since the accuracy of the analysis model is increased, the impregnation process can be simulated with high accuracy, which can greatly contribute to high quality, high efficiency, and low cost in product development.
以下、本発明の最良の実施形態について、図面を参照しながら説明する。 DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の含浸解析モデルを作成する装置の一実施例の形態を示すブロック図である。本実施形態例において、100はコンピュータ(制御装置)、101はキーボード、102はマウス、103はディスプレイ、104は記憶装置である。記憶装置104は、ハードディスク装置の他、ZIP、MO、PD、CD−R、DVD、磁気テープ等の取り外し可能な補助記憶装置も利用可能である。
記憶装置104には、CADデータ記憶手段111、CAE解析モデル記憶手段112、材料物性データベース記憶手段113、成形条件データ記憶手段114、要素肉厚データ記憶手段122が含まれる。CADデータ記憶手段111内にはCADデータ115が、CAE解析モデル記憶手段112内にはCAE解析モデル116が、材料物性データベース記憶手段113内には材料物性データベース117が、成形条件データ記憶手段114内には成形条件データ118が、要素肉厚データ記憶手段122内には要素肉厚データ120が記憶されている。これらの記憶手段は、一つの記憶装置104に含まれる必要はなく、ネットワークで結ばれた複数のコンピュータ内に分散して存在しても良いし、また複数存在していても良い。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an apparatus for creating an impregnation analysis model of the present invention. In this embodiment, 100 is a computer (control device), 101 is a keyboard, 102 is a mouse, 103 is a display, and 104 is a storage device. As the
The
コンピュータ100には、CADデータ入力手段105、要素形状データ作成手段106、要素肉厚データ計算手段107、材料物性データ計算手段108が含まれる。
The
図2は、CAE解析モデル116のデータ構造を示す図である。CAE解析モデル116には、少なくとも要素形状データ作成手段106により作成される要素形状データ119と、材料物性データ計算手段108により計算される材料物性データ121とから構成されている。材料物性データベース117に記憶されるデータには、少なくとも含浸係数データが含まれる。一例として含浸係数データの測定方法について次に説明する。
FIG. 2 is a diagram illustrating a data structure of the
RTM成形法における樹脂の含浸過程において、基材内を含浸する樹脂の挙動は下式に示すDARCY則に従うことが知られており、単位時間当たりに含浸する流量Q(m3)は以下の式で得られる。 In the resin impregnation process in the RTM molding method, it is known that the behavior of the resin impregnated in the substrate follows the DARCY rule shown in the following equation, and the flow rate Q (m3) impregnated per unit time is represented by the following equation: can get.
Q=(K×A/μ)×(ΔP/ΔL)
ここで、K(m2)は含浸係数、Aは断面積(m2)、μは樹脂粘度(Pa・s)、ΔP(Pa)/ΔL(m)は単位長さ当たりの圧力勾配である。この式を到達時間t(s)で積分すれば、含浸係数Kは以下の式で得られる。
Q = (K × A / μ) × (ΔP / ΔL)
Here, K (m2) is an impregnation coefficient, A is a cross-sectional area (m2), μ is a resin viscosity (Pa · s), and ΔP (Pa) / ΔL (m) is a pressure gradient per unit length. If this equation is integrated with the arrival time t (s), the impregnation coefficient K is obtained by the following equation.
K=(L×L×μ)/(2×P×t)
本式から、樹脂注入口からフローフロント(流動樹脂の先端)までの距離L(m)と到達時間t(s)が分かれば、含浸係数Kが計算できる。よって含浸係数の測定は、一例として平板のような基本形状成形品に対して成形を行い、使用樹脂粘度μとフローフロントLとそこへの到達時間tとを測定すれば、含浸係数Kが計算できる。
K = (L × L × μ) / (2 × P × t)
From this equation, the impregnation coefficient K can be calculated if the distance L (m) from the resin inlet to the flow front (the tip of the fluid resin) and the arrival time t (s) are known. Therefore, the impregnation coefficient is measured by molding a basic shape molded product such as a flat plate as an example, and measuring the resin viscosity μ, flow front L, and arrival time t therefor, the impregnation coefficient K is calculated. it can.
含浸係数で考慮すべきパラメータとしては、フローフロントL(m)、到達時間t(s)、平板の肉厚h(m)、基材種類X、基材積層数N、基材積層角度θ(度)などが好ましいが、成形温度T1(度)、金型温度T2(度)、成形圧力P(Pa)などを追加しても良い。これら全てのパラメータについて考慮する必要はないが、設計者がモデル形状を考慮して、含浸係数に影響があると考える設計因子について検討する必要がある。
また、材料物性データベース117に含まれる含浸係数などのデータは、例えば簡易形状による成形実験によって求めても良いし、成形プロセスの計算シミュレーションにより求めても良い。
Parameters to be considered in the impregnation coefficient include flow front L (m), arrival time t (s), plate thickness h (m), substrate type X, substrate lamination number N, substrate lamination angle θ ( The molding temperature T1 (degree), the mold temperature T2 (degree), the molding pressure P (Pa), etc. may be added. It is not necessary to consider all these parameters, but it is necessary for the designer to consider the design factors that are considered to have an influence on the impregnation coefficient in consideration of the model shape.
Further, the data such as the impregnation coefficient included in the
次に図3に本実施形態例のCAE解析モデルの作成方法に関する作業の流れについて、フローチャートで示す。 Next, FIG. 3 is a flowchart showing a work flow related to the CAE analysis model creation method of the present embodiment.
まず、図1の記憶装置104内に含まれているCADデータ115から要素形状データ119を作成し(S101)、次に各要素における要素肉厚データ120を計算し(S102)、最後に各要素の材料物性データ121を計算して(S103)、CAE解析モデル116としてCAE解析モデル記憶手段112に出力する(S104)。
以上の各工程における詳細な説明を以下に述べる。
図4は、要素形状データの作成工程(S101)における動作を示すフローチャートである。
First,
A detailed description of each of the above steps will be given below.
FIG. 4 is a flowchart showing the operation in the element shape data creation step (S101).
まず、図1のCADデータ入力手段105により、CADデータ記憶手段111内に記憶されているCADデータ115をコンピュータ100内に読み込み(S201)、中立面を生成する(S202)。そして、生成した中立面上にシェル要素を生成し(S203)、要素形状データ119としてCAE解析モデル116に出力する(S204)。図7にCADデータ115とそれを用いて出力された要素形状データ119の一例を示す。すなわち、図7(a)が入力したCADデータで、図7(b)が中立面上に生成された要素形状データを示している。このようにCADデータからCAE解析モデルを自動的に生成する方法は、IDEAS、CATIA、UNIGRAPHICS(以上、登録商標)といった多くのCADソフトに搭載済みの既存技術でもある。
First, the CAD data input means 105 in FIG. 1 reads the
図5は要素の肉厚データの作成工程(S102)における動作を示すフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart showing the operation in the element thickness data creation step (S102).
まず、CADデータ115を読み込み(S301)、さらにS101にて作成した要素形状データ119を読み込む(S302)。そして文献2などに記載の肉厚計算方法を用いて、要素形状データ119に含まれる各節点の位置情報から、CADデータ115を参照して要素形状データに含まれる各要素における肉厚を計算する(S304)。これを要素数分繰り返し(S303)、要素肉厚データ120として要素肉厚データ記憶手段122に出力する(S305)。このような肉厚計算方法は、上記CADソフトや、CAE解析に用いるプリポストソフトに搭載されている既存技術でもある。
First, the
図6は、本発明の新規技術である各要素の材料物性データの作成工程(S103)における動作を示すフローチャートである。
まず、成形条件データ記憶手段114に含まれる成形条件データ118を読み込み(S401)、つぎにS101で計算した要素形状データ119をCAE解析モデル116から読み込む(S402)。そしてS102で計算した要素肉厚データ120を読み込み(S403)、さらに材料物性データベース記憶手段113に記憶された材料物性データベース117を読み込む(S404)。
FIG. 6 is a flowchart showing the operation in the material property data creation step (S103) of each element, which is a novel technique of the present invention.
First, the
次に、肉厚、基材種類、基材積層数、基材積層構成、圧力、温度などから、材料物性データベース117を参照し、各要素における材料物性データを計算する(S406)。この動作を各要素について行い(S405)、材料物性データ121としてCAE解析モデル116内に出力する(S407)。この一連の動作により、各要素の肉厚、基材種類、基材積層数に対応した材料物性データを自動的に計算でき、精度の良いCAE解析モデルを作成することが可能となる。
Next, the material physical property data for each element is calculated by referring to the material
図4〜図6に示す各工程において、データベースから全てのデータを一度に読み込む形式を説明したが、必要なデータのみ逐次データベースを参照する形式としても良い。また、時間短縮のため、前工程の読み込み内容を引き継いで利用してもよい。 In each step shown in FIGS. 4 to 6, the format of reading all data from the database at one time has been described. However, only necessary data may be sequentially referred to the database. In addition, in order to shorten the time, the read contents of the previous process may be taken over and used.
上記実施形態例は、コンピュータ100と記憶手段104、及びそれらを動作させるCADを含むプログラムなどによって実施される。このようなプログラム及び各種の記憶手段のデータはフロッピー(登録商標)ディスク、ZIP、MO、PD、CD−R、DVD、磁気テープ等のコンピュータ読み取り可能な有形媒体や有線または無線のネットワークのような伝送手段を用いて流通される。
The above embodiment is implemented by a
以下、本発明の実施例を、上記図面を参照しながら説明する。
(実施例1)
本実施例は、図8に示すように、外形寸法が300×1400mm、肉厚が2〜5mmに分布する平板形状について含浸解析を実施したもので、CADデータ115に格納されているデータである。使用基材として、東レ(株)製炭素繊維"トレカ"平織りクロスCO6343を4ply(積層角度:0度/45度/45度/45度)に積層し、使用樹脂として主剤JER(株)製"エピコート"1750、硬化剤JER(株)製"エピキュア"Wのマトリックス樹脂を使用した。積層角度は1400mmの長手方向を0度とした。樹脂温度は40度、金型温度は60度、含浸圧を1気圧とし、各肉厚に対する含浸係数を実験によりあらかじめ求め、物性データベースを定義した。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
(Example 1)
In this example, as shown in FIG. 8, impregnation analysis was performed on a flat plate shape having an outer dimension of 300 × 1400 mm and a thickness of 2 to 5 mm, and is data stored in
まず、図3の工程S101において、図1のコンピュータ100に含まれているCADデータ入力手段105によりCADデータ115を入力し、要素形状データ作成手段106により、平板の中立面に要素形状データ119であるシェル要素を作成した(図9)。要素は2次元シェル要素を使用し、一片の長さが約30mmの要素を自動的に作成した(節点数528、要素数470)。
First, in step S101 of FIG. 3,
次に工程S102において、各要素毎の肉厚を計算し、2〜5mmの値を得た。板の肉厚は場所毎に異なっており、本モデルでは47種類の肉厚となった。
最後に工程S103において、各要素毎の要素形状データ119と要素肉厚データ120、および成形条件データ118をもとに、材料物性データベース117を参照して各要素毎に含浸係数を計算し、CAE解析モデルを出力した。
Next, in step S102, the thickness of each element was calculated, and a value of 2 to 5 mm was obtained. The thickness of the plate differs from place to place, and in this model, there were 47 kinds of thickness.
Finally, in step S103, the impregnation coefficient is calculated for each element with reference to the
以上の流れによる解析モデルの作成時間は約5分であり、従来に比べ大幅に短縮された。
モデル化手法の妥当性検証のため、出力したCAE解析モデルを用いた含浸解析と、同様の試験片による実試験を実施し、結果を比較した。なお、含浸解析プログラムは自社開発のものを使用した。
The creation time of the analysis model based on the above flow was about 5 minutes, which was greatly reduced compared to the conventional method.
In order to verify the validity of the modeling method, an impregnation analysis using the output CAE analysis model and an actual test using the same test piece were performed, and the results were compared. The impregnation analysis program was developed in-house.
図9に示すライン1より樹脂を含浸し、ライン2より排出する工程で成形した場合について、フローフロントLと含浸時間tとの関係を比較した。 The relationship between the flow front L and the impregnation time t was compared in the case where the resin was impregnated from the line 1 shown in FIG.
図10は、横軸に充填時間t(s)を、縦軸にフローフロントL(mm)を取ったもので、解析結果を実線で、実験結果を●印で示している。本図に示すように、実験結果と解析結果はほぼ一致しており、詳細に物性を定義することで精度良く含浸過程をシミュレートすることができた。 FIG. 10 shows the filling time t (s) on the horizontal axis and the flow front L (mm) on the vertical axis. The analysis result is indicated by a solid line, and the experimental result is indicated by ●. As shown in this figure, the experimental results and the analysis results almost coincided, and the impregnation process could be simulated with high accuracy by defining the physical properties in detail.
本発明は、含浸解析モデルの作成方法に限らず、形状因子が物性値に取り込まれてしまう対象物の解析モデルの作成方法に適用する事ができる。例えば、インピーダンスを必要とする音響解析モデルの作成方法や、多孔質体への浸透解析モデルの作成方法などにも適用することができるが、その応用範囲はこれらに限られるものではない。 The present invention is not limited to a method for creating an impregnation analysis model, and can be applied to a method for creating an analysis model of an object in which a shape factor is taken into a physical property value. For example, the present invention can be applied to a method for creating an acoustic analysis model that requires impedance, a method for creating a permeation analysis model for a porous body, and the like, but the application range is not limited thereto.
100 :コンピュータ
101 :キーボード
102 :マウス
103 :ディスプレイ
104 :記憶装置
105 :CADデータ入力手段
106 :要素形状データ作成手段
107 :要素肉厚データ計算手段
108 :材料物性データ計算手段
111 :CADデータ記憶手段
112 :CAE解析モデル記憶手段
113 :材料物性データベース記憶手段
114 :成形条件データ記憶手段
115 :CADデータ
116 :CAE解析モデル
117 :材料物性データベース
118 :成形条件データ
119 :要素形状データ
121 :材料物性データ
122 :要素肉厚データ記憶手段
120 :要素肉厚データ
100: Computer
101: Keyboard
102: mouse
103: Display
104: Storage device
105: CAD data input means
106: Element shape data creation means
107: Element thickness data calculation means
108: Material property data calculation means
111: CAD data storage means
112: CAE analysis model storage means
113: Material physical property database storage means
114: Molding condition data storage means
115: CAD data
116: CAE analysis model
117: Material property database
118: Molding condition data
119: Element shape data
121: Material property data
122: Element thickness data storage means
120: Element thickness data
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