JP2010158685A - Method for verifying precision of solidification defect prediction analysis - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、凝固欠陥予測解析の精度検証方法に関し、より詳しくは、CAE(Computer Aided Engineering:コンピュータによる数値解析)による凝固欠陥予測解析の精度を検証する技術に関する。 The present invention relates to a method for verifying the accuracy of solidification defect prediction analysis, and more particularly to a technology for verifying the accuracy of solidification defect prediction analysis by CAE (Computer Aided Engineering).
従来、凝固時の温度データ等を基にして、CAEによる鋳物の凝固解析を行い、凝固欠陥の発生状況を予測する技術が知られている(例えば、特許文献1)。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for performing solidification analysis of a casting by CAE based on temperature data at the time of solidification and predicting the occurrence of solidification defects is known (for example, Patent Document 1).
前記従来技術に係る凝固欠陥予測解析においては、型の温度分布の影響を排除することはできないため、実際の型の温度分布を模擬し、該温度分布に基づいて凝固欠陥予測解析を行う必要がある。しかし、このような解析は時間がかかる上、実際の鋳込みにおける型の温度分布と、CAEの凝固解析で得られた型の温度分布とを完全に整合させることは困難である。このため、前記のように実測の温度分布とCAEの凝固解析の温度分布とに差が生じ、凝固解析において望ましい予測精度を得ることができなかった。また、実測の温度分布とCAEの凝固解析の温度分布とに差が凝固欠陥予測解析の精度に影響を与えることにより、凝固欠陥予測解析そのものの精度を検証することができなかった。 In the solidification defect prediction analysis according to the prior art, the influence of the mold temperature distribution cannot be excluded, so it is necessary to simulate the actual mold temperature distribution and perform the solidification defect prediction analysis based on the temperature distribution. is there. However, such an analysis takes time, and it is difficult to perfectly match the temperature distribution of the mold in actual casting with the temperature distribution of the mold obtained by the solidification analysis of CAE. For this reason, as described above, there is a difference between the actually measured temperature distribution and the temperature distribution of the CAE solidification analysis, and it has not been possible to obtain a desired prediction accuracy in the solidification analysis. Further, since the difference between the measured temperature distribution and the temperature distribution of the solidification analysis of CAE affects the accuracy of the solidification defect prediction analysis, the accuracy of the solidification defect prediction analysis itself could not be verified.
そこで本発明では、上記現状に鑑み、型の温度分布を容易に再現することにより、短時間で高精度の凝固欠陥予測解析が可能となり、さらに、該凝固欠陥予測解析の精度を検証することができる、凝固欠陥予測解析の精度検証方法を提供するものである。 Therefore, in the present invention, in view of the above situation, it is possible to easily reproduce the solid temperature distribution in a short time by easily reproducing the temperature distribution of the mold, and further to verify the accuracy of the solidification defect prediction analysis. An accuracy verification method for solidification defect prediction analysis that can be performed is provided.
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。 The problem to be solved by the present invention is as described above. Next, means for solving the problem will be described.
即ち、請求項1においては、複数箇所に温度測定具を設置し周囲を断熱材で覆った型により検証用粗材の鋳込みを行うとともに、前記温度測定具により前記鋳込み時における前記型全体の温度データを測定し、前記温度測定具により測定した、前記鋳込み時における型全体の温度データを用いて、前記検証用粗材の凝固欠陥予測解析の精度を検証する、凝固欠陥予測解析の精度検証方法であって、前記型を加熱して、前記型の温度を所定温度以上に上昇させる、昇温工程と、前記昇温工程の後に、前記型を放置して該型を均温化させる、均温化工程と、前記型が均温化したときに前記温度測定具により測定された温度データを記録する、記録工程と、前記均温化工程によって前記型が均温化した状態で、前記検証用粗材の鋳込みを行う、鋳込み工程と、前記鋳込み工程で前記検証用粗材に発生した凝固欠陥結果を実測する、実測工程と、前記型に基づいて検証用型モデルを生成する、モデル生成工程と、前記モデル生成工程で生成された前記検証用型モデルを用いて、前記型の温度を前記記録工程で記録された温度データの温度に設定しつつ、前記検証用粗材の鋳込みによる凝固欠陥予測解析を行う、凝固欠陥予測解析工程と、前記実測工程で実測された凝固欠陥結果と前記凝固欠陥予測解析工程で予測された凝固欠陥結果とを比較して、前記凝固欠陥予測解析の精度を検証する、検証工程と、を備えるものである。 That is, in Claim 1, the temperature measuring tool is installed at a plurality of locations, and the verification coarse material is cast by a mold whose periphery is covered with a heat insulating material, and the temperature of the entire mold at the time of casting by the temperature measuring tool. An accuracy verification method for solidification defect prediction analysis, wherein data is measured and the accuracy of solidification defect prediction analysis of the verification rough material is verified using temperature data of the entire mold at the time of casting measured by the temperature measuring tool And heating the mold to raise the temperature of the mold to a predetermined temperature or higher, and after the temperature raising process, allowing the mold to stand for temperature equalization after the temperature raising process. The temperature measurement step and the temperature data measured by the temperature measuring instrument when the mold is temperature-equalized are recorded, and the verification is performed in the state where the mold is temperature-equalized by the temperature-equalization process. Casting of rough material for casting A measurement process for measuring a solidification defect result generated in the verification coarse material in the casting process, a model generation process for generating a verification mold model based on the mold, and a model generation process Using the verification model, the solidification defect prediction is performed by setting the temperature of the mold to the temperature of the temperature data recorded in the recording step, and performing solidification defect prediction analysis by casting the verification rough material. Comparing the analysis step with the solidification defect result measured in the measurement step and the solidification defect result predicted in the solidification defect prediction analysis step, and verifying the accuracy of the solidification defect prediction analysis, It is to be prepared.
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。 As effects of the present invention, the following effects can be obtained.
本発明により、型の温度分布を容易に再現することにより、短時間で高精度の凝固欠陥予測解析が可能となり、さらに、該凝固欠陥予測解析の精度を検証することができる。 According to the present invention, by easily reproducing the temperature distribution of the mold, solidification defect prediction analysis with high accuracy can be performed in a short time, and further, the accuracy of the solidification defect prediction analysis can be verified.
次に、発明の実施の形態を説明する。
なお、本発明の技術的範囲は以下の実施例に限定されるものではなく、本明細書及び図面に記載した事項から明らかになる本発明が真に意図する技術的思想の範囲全体に、広く及ぶものである。
Next, embodiments of the invention will be described.
It should be noted that the technical scope of the present invention is not limited to the following examples, but broadly covers the entire scope of the technical idea that the present invention truly intends, as will be apparent from the matters described in the present specification and drawings. It extends.
本発明に係る凝固欠陥予測解析の精度検証方法は、図1に示す如く、熱が逃げないように周囲を断熱材12・12で覆った型11・11の複数個所に温度測定具である熱電対14・14・・・を設置し、前記型11に検証用粗材の鋳込みを行い、前記鋳込みの際に行われた前記熱電対14による型の温度分布の測定で得られた、前記型11の全体の温度データを用いて行われる。
具体的には、相対的に近接離間可能に構成された成形機13・13に、周囲を断熱材12・12で覆われた型11・11が配設されているのである。前記型11・11には、例えば鉄等を素材とする金型が用いられ、また、前記断熱材12・12には、例えば合成樹脂等を素材とするものが用いられるが、その構成は限定されるものではない。また、前記型11・11の内部には全体的に複数の熱電対14・14・・・が配設されており、該型11・11の温度分布を検知することが可能に構成されている。このように構成された型11・11の相互間には、成形機13・13が近接した際にキャビティCが形成され、アルミ溶湯等の粗材を該キャビティCにダイカストで鋳込むのである。その際、前記熱電対14・14・・・で該型11・11の温度分布データを検出するのである。
As shown in FIG. 1, the method for verifying the accuracy of solidification defect prediction analysis according to the present invention is a thermoelectric device that is a temperature measuring tool at a plurality of locations of
More specifically, the
次に、図2及び図3を用いて、凝固欠陥予測解析の精度検証方法について具体的に説明する。
本発明に係る凝固欠陥予測解析の精度検証方法は、前記型11・11を加熱して、前記型11・11の温度を所定温度以上に上昇させる、昇温工程と、前記昇温工程の後に、前記型11・11を放置して該型11・11を均温化させる、均温化工程と、前記型11・11が均温化したときに前記熱電対14・14・・・による温度測定で得られた温度データを記録する、記録工程と、前記均温化工程によって前記型11・11が均温化した状態で、前記検証用粗材の鋳込みを行う、鋳込み工程と、前記鋳込み工程で前記検証用粗材に発生した凝固欠陥結果を実測する、実測工程と、前記型11・11に基づいて検証用型モデルを生成する、モデル生成工程と、前記モデル生成工程で生成された検証用型モデルを用いて、前記型11・11の温度を前記記録工程で記録された温度データの温度に設定した、検証用粗材の鋳込みによる凝固欠陥予測解析を行う、凝固欠陥予測解析工程と、前記実測工程で実測された凝固欠陥結果と前記凝固欠陥予測解析工程で予測された凝固欠陥結果とを比較して、前記凝固欠陥予測解析の精度を検証する、検証工程と、を備える。
Next, a method for verifying the accuracy of solidification defect prediction analysis will be specifically described with reference to FIGS.
The method for verifying the accuracy of solidification defect prediction analysis according to the present invention includes a temperature raising step of heating the
各工程について、以下に詳細に説明をする。
まず、前記型11・11を加熱して、前記型11・11の温度を上昇させる(昇温工程・ステップS1)。具体的には、前記断熱材12・12による断熱状態を保持したまま、前記熱電対14・14・・・による測定温度であるモニタリング温度を観察し、鋳込みを行うことで型11・11の温度を上昇させるのである。
前記型11・11の温度分布の、前記昇温工程における変化を、図3中に示す区間P1で示す。図3中のグラフD1・D2・D3は、型11・11に配設された各熱電対14・14で検知された温度データの変化を示している。図3中のグラフD1・D2・D3に示すように、前記鋳込みによって、区間P1における型11・11の温度は断続的に上昇するのである。
本明細書においては説明の便宜上、グラフD1・D2・D3は三つのデータとして説明するが、実際には配設された熱電対14・14・・・の個数だけ温度データのグラフが得られることになる。また、型11・11においては、粗材が射出されるキャビティC近傍の温度が他の部分に比べて高くなる。本実施形態においては、グラフD1の結果が最も温度が高く、グラフD3の結果が最も温度が低くなるように構成されている。なお、本実施形態においては、昇温工程において鋳込みによって型11・11の温度を上昇させる構成としているが、ヒータで加熱する構成等、他の昇温構成とすることも可能である。
Each step will be described in detail below.
First, the
A change in the temperature distribution of the
In this specification, for convenience of explanation, the graphs D1, D2, and D3 are described as three data, but in reality, as many temperature data graphs as the number of
次に、前記型11・11の温度が所定温度以上に上昇したか否かを判断する(ステップS2)。具体的には、前記熱電対14・14・・・ので検知したモニタリング温度のうち少なくとも一つが、所定温度T1以上になったか否かを判断するのである。ステップS2で、熱電対14・14・・・によるモニタリング温度のうち少なくとも一つが、所定温度T1以上になったと判断した場合はステップS3に進む。一方、モニタリング温度のうち少なくとも一つが、所定温度T1以上になっていないと判断した場合はステップS1に進み、ステップS1〜ステップS2の処理を繰り返す。本実施形態においては、ステップS1〜ステップS2の処理が繰り返され、鋳込みが数ショット行われることで型11・11の温度を上昇させる構成としている。このため、各グラフD1・D2・D3は鋳込み作業の度に温度が段階的に上昇する結果となっている。なお、本実施形態においては、モニタリング温度のうち一つが所定温度T1以上になったか否かを判断したが、前記熱電対14・14・・・で得られたモニタリング温度の平均値が、所定温度以上になったか否かを判断する構成にすることも可能である。
Next, it is determined whether or not the temperature of the
次に、前記型11・11を放置して、該型11・11の温度を均一化させる(均温化工程・ステップS3)。前記型11・11の温度分布の、前記均温化工程における変化を、図3中に示す区間P2で示す。図3中の区間P2のグラフD1・D2・D3に示すように、本実施形態における型11・11は断熱材12・12で覆われているため、徐々に放熱して温度が低下していき、熱伝導によって型11・11は全体的に均温化していく。即ち、前記断熱材12・12が型11・11からの急速な放熱を防ぐため、その間にグラフD1で示される相対的に温度の高い部分から、グラフD3で示される相対的に温度の低い部分に熱が伝わり、型11・11の全体の温度がほぼ均一となるのである。
Next, the
次に、前記型11・11が均温化したか否かを判断する(ステップS4)。具体的には、前記各熱電対14・14・・・で検知したモニタリング温度が、均一になったか否かを判断するのである。具体的には、例えば各熱電対14・14・・・で検知したモニタリング温度の差が所定の範囲内に収まったか否かにより、モニタリング温度の均一化を判断する。
ステップS4で、各熱電対14・14・・・で検知したモニタリング温度が均一になったと判断した場合はステップS5に進む。一方、モニタリング温度が均一になっていないと判断した場合はステップS3に進み、ステップS3〜ステップS4の処理を繰り返す。
Next, it is determined whether or not the
If it is determined in step S4 that the monitoring temperatures detected by the
次に、前記型11・11が均温化したときに前記熱電対14・14・・・で得られた温度データを、入力手段、表示手段、演算手段、記憶手段等からなる図示しない解析部における記憶手段に記録する(記録工程・ステップS5)。
Next, the temperature data obtained by the
次に、前記型11・11が均温化した状態で、前記検証用粗材の鋳込みを行う(鋳込み工程・ステップS6)。前記型11・11の温度分布の、前記鋳込み工程における変化を、図3中に示す区間P3で示す。図3中のグラフD1・D2・D3に示すように、該鋳込み工程で鋳込みが行われることで、区間P3における型11・11の温度は一旦上昇する。該鋳込み工程における鋳込み作業により、前記検証用粗材に凝固欠陥が発生することがある。
Next, the verification crude material is cast in a state where the
次に、前記鋳込み工程で前記検証用粗材に発生した凝固欠陥結果を実測する(実測工程・ステップS7)。具体的には、鋳込み工程で得られた検出用粗材に対してX線撮影やCT撮影を行って、凝固欠陥の位置や大きさを測定するのである。 Next, the solidification defect result generated in the verification rough material in the casting step is measured (measurement step / step S7). Specifically, X-ray imaging and CT imaging are performed on the detection rough material obtained in the casting process, and the position and size of the solidification defect are measured.
次に、前記解析部で、前記型11・11に基づいて検証用型モデルを生成する(モデル生成工程・ステップS8)。
Next, the analysis unit generates a verification mold model based on the
次に、前記解析部で、前記モデル生成工程で生成された検証用型モデルを用いて、前記記録工程で記録された温度データの温度に設定した、検証用粗材の鋳込みによる凝固欠陥予測解析を行う(凝固欠陥予測解析工程・ステップS9)。該凝固欠陥予測解析により、前記検証用粗材に発生する凝固欠陥が予測される。この際、前記記録工程で記録された温度データは、型11・11が均温化したときに前記熱電対14・14・・・で得られた温度データであるため、該温度データを用いて凝固欠陥予測解析を行うことにより、実際の鋳込みにおける型11・11の温度分布と、凝固解析における型11・11の温度分布とを完全に整合させることができるのである。また、型11・11の温度が均一であるため、型11・11における複雑な温度分布を考慮する必要がなく、凝固欠陥予測解析にかかる時間を短縮することができるのである。
Next, the analysis unit uses the verification mold model generated in the model generation step to set the temperature of the temperature data recorded in the recording step, so that a solidification defect prediction analysis by casting of the verification coarse material is performed. (Solidification defect prediction analysis step / step S9). By the solidification defect prediction analysis, solidification defects generated in the verification coarse material are predicted. At this time, since the temperature data recorded in the recording step is the temperature data obtained by the
次に、前記実測工程で実測された凝固欠陥結果と前記凝固欠陥予測解析工程で予測された凝固欠陥結果とを比較するのである(検証工程・ステップS10)。具体的には、前記実測工程で実測された凝固欠陥の位置や大きさと、前記凝固欠陥予測解析工程で予測された凝固欠陥の位置や大きさとを比較することにより、前記凝固欠陥予測解析の精度を検証するのである。即ち、両凝固欠陥の位置や大きさが相似していれば、凝固欠陥予測解析の精度は高く、一方異なっていれば、精度は低いと判断することができるのである。 Next, the solidification defect result measured in the actual measurement step is compared with the solidification defect result predicted in the solidification defect prediction analysis step (verification step / step S10). Specifically, by comparing the position and size of the solidification defect measured in the measurement process with the position and size of the solidification defect predicted in the solidification defect prediction analysis process, the accuracy of the solidification defect prediction analysis is compared. Is verified. That is, if the positions and sizes of both solidification defects are similar, the accuracy of solidification defect prediction analysis is high, while if they are different, it can be determined that the accuracy is low.
上記の如く、本発明に係る凝固欠陥予測解析においては、型11・11の温度を均一にしてから検証用粗材の鋳込みを行い、前記均温化した温度に設定して凝固欠陥予測解析を行う構成とした。
これにより、実際の鋳込みにおける型11・11の温度分布と、凝固解析における型11・11の温度分布とが完全に整合するため、型11・11の温度分布の再現が容易となる。即ち、短時間で高精度の凝固欠陥予測解析を行うことができるのである。さらに、実測工程で実測された凝固欠陥結果と、前記凝固欠陥予測解析工程で予測された凝固欠陥結果を比較することで、該凝固欠陥予測解析の精度を検証することが可能となるのである。
As described above, in the solidification defect prediction analysis according to the present invention, after the temperatures of the
As a result, the temperature distribution of the
11 型
12 断熱材
13 成形機
14 熱電対
11
Claims (1)
前記温度測定具により測定した、前記鋳込み時における型全体の温度データを用いて、前記検証用粗材の凝固欠陥予測解析の精度を検証する、凝固欠陥予測解析の精度検証方法であって、
前記型を加熱して、前記型の温度を所定温度以上に上昇させる、昇温工程と、
前記昇温工程の後に、前記型を放置して該型を均温化させる、均温化工程と、
前記型が均温化したときに前記温度測定具により測定された温度データを記録する、記録工程と、
前記均温化工程によって前記型が均温化した状態で、前記検証用粗材の鋳込みを行う、鋳込み工程と、
前記鋳込み工程で前記検証用粗材に発生した凝固欠陥結果を実測する、実測工程と、
前記型に基づいて検証用型モデルを生成する、モデル生成工程と、
前記モデル生成工程で生成された前記検証用型モデルを用いて、前記型の温度を前記記録工程で記録された温度データの温度に設定しつつ、前記検証用粗材の鋳込みによる凝固欠陥予測解析を行う、凝固欠陥予測解析工程と、
前記実測工程で実測された凝固欠陥結果と前記凝固欠陥予測解析工程で予測された凝固欠陥結果とを比較して、前記凝固欠陥予測解析の精度を検証する、検証工程と、を備える、
ことを特徴とする、凝固欠陥予測解析の精度検証方法。 Casting the verification coarse material with a mold with temperature measuring tools installed in a plurality of places and covered with a heat insulating material, and measuring the temperature data of the entire mold at the time of casting with the temperature measuring tool,
Using the temperature data of the entire mold at the time of casting, measured by the temperature measurement tool, to verify the accuracy of the solidification defect prediction analysis of the verification coarse material,
A temperature raising step of heating the mold to raise the temperature of the mold to a predetermined temperature or higher;
After the temperature raising step, the temperature of the mold is allowed to stand by allowing the mold to stand, and
A recording step of recording temperature data measured by the temperature measuring tool when the mold is soaked; and
A casting step of casting the verification coarse material in a state where the mold is temperature-uniformed by the temperature-uniforming step;
An actual measurement process for actually measuring a solidification defect result generated in the verification coarse material in the casting process;
A model generation step of generating a verification type model based on the type; and
Using the verification mold model generated in the model generation step, setting the temperature of the mold to the temperature of the temperature data recorded in the recording step, solidification defect prediction analysis by casting of the verification coarse material A solidification defect prediction analysis process,
Comparing the solidification defect result measured in the measurement step and the solidification defect result predicted in the solidification defect prediction analysis step, and verifying the accuracy of the solidification defect prediction analysis, and a verification step.
A method for verifying the accuracy of solidification defect prediction analysis.
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