JP2014113608A - Method for predicting seizure of mold, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、金型の焼付き予測方法及びプログラムに関する。 The present disclosure relates to a mold seizure prediction method and program.
従来から、金型へ注入された溶湯が金型に溶着するか否かを判定するための溶着判定基準温度を予め設定し、金型の１または複数部位に対応した溶湯の溶湯注入開始後の複数の経過時間における複数の溶湯温度を算出し、溶湯温度を溶湯判定基準温度と照合して、注入された溶湯の金型への溶着を判定する金型溶着判定方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, a welding determination reference temperature for determining whether or not the molten metal injected into the mold is welded to the mold is set in advance, and after the molten metal injection starts corresponding to one or a plurality of portions of the mold. A mold welding determination method is known in which a plurality of molten metal temperatures at a plurality of elapsed times are calculated, and the molten metal temperature is compared with a molten metal determination reference temperature to determine whether the injected molten metal is welded to the mold (for example, , See Patent Document 1).
ところで、上述の特許文献１に記載の構成では、金型と溶湯の拡散反応を金型溶着（焼付き）の主要因と捉えているが、金型溶着の判定基準としては上述の如く溶湯温度が使用されている。しかしながら、溶湯温度は、拡散反応を起こす間接的な要因に過ぎず、焼付きを精度良く予測するためのパラメータとしては不十分な側面がある。 By the way, in the configuration described in the above-mentioned Patent Document 1, the diffusion reaction between the mold and the molten metal is regarded as the main factor of the mold welding (seizure). Is used. However, the molten metal temperature is only an indirect factor that causes a diffusion reaction, and has an insufficient aspect as a parameter for accurately predicting seizure.
そこで、本開示は、拡散反応を起こす直接的な要因に着目することで精度良く金型の焼付きを予測することができる金型の焼付き予測方法及びプログラムの提供を目的とする。 Therefore, the present disclosure aims to provide a mold seizure prediction method and program capable of accurately predicting seizure of a mold by paying attention to a direct factor causing a diffusion reaction.
本開示の一局面によれば、鋳造工程中における金型の各部位の温度履歴を取得し、
前記取得した温度履歴に基づいて、金型の各部位における金型材料の結晶格子から金型材料の原子が飛び出す１サイクル中におけるジャンプ頻度を算出し、
前記算出した１サイクル中におけるジャンプ頻度に基づいて、金型の各部位における焼付きを予測する、金型の焼付き予測方法が提供される。
According to one aspect of the present disclosure, the temperature history of each part of the mold during the casting process is acquired,
Based on the acquired temperature history, the jump frequency in one cycle in which the atoms of the mold material jump out from the crystal lattice of the mold material in each part of the mold is calculated,
A mold seizure prediction method is provided that predicts seizure in each part of the mold based on the calculated jump frequency in one cycle.
本開示によれば、精度良く金型の焼付きを予測することができる金型の焼付き予測方法及びプログラムが得られる。 According to the present disclosure, it is possible to obtain a die seizure prediction method and program capable of accurately predicting seizure of a die.
以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
図１は、アルミダイカスト工法の一例を概略的に示す図である。ここでは、一例として、鉄製の金型に溶融状態のアルミ合金（アルミ溶湯）を流し込んで製品（鋳造品）を製造（鋳造）する場合が想定される。アルミダイカスト工法は、可動型１４及び固定型１２を含む金型１０を用いて行われる。アルミダイカスト工法による鋳造工程は、主に、可動型１４を固定型１２まで移動させて金型１０を閉める工程と、スリーブ１６にアルミ溶湯２０を注ぐ工程と、スリーブ１６内のアルミ溶湯２０をチップ１８により金型１０内に押し込む（即ち射出する）工程と、金型１０内のアルミ溶湯２０を冷やして固める工程と、可動型１４を移動させて金型１０を開ける工程とを含む。
FIG. 1 is a diagram schematically showing an example of an aluminum die casting method. Here, as an example, a case where a product (cast product) is manufactured (cast) by pouring a molten aluminum alloy (aluminum melt) into an iron mold is assumed. The aluminum die casting method is performed using a
焼付きとは、アルミ溶湯と金型が熱反応して結合する現象をいう。焼付きが発生すると、この結合したものを無理やり剥ぎ取る必要があり、製品表面が欠肉・荒れることになる。かかる製品表面の欠肉・荒れは、例えばＡＴ（Automatic Transmission）部品の場合、内部の巣孔を介した油漏れ不良の原因となる。また、焼付きが発生すると、焼付いた型を保全する必要がある。例えば、“型ミガキ”と呼ばれる保全作業を必要とし、型ミガキには莫大な工数がかかる。 Seizure is a phenomenon in which molten aluminum and a mold are bonded by thermal reaction. When seizure occurs, it is necessary to forcibly peel off the combined material, and the product surface will be thinned and roughened. For example, in the case of an AT (Automatic Transmission) part, such a lack of surface or roughness on the surface of the product causes an oil leakage failure through an internal burrow. In addition, when seizure occurs, it is necessary to maintain the seized mold. For example, a maintenance work called a “type postcard” is required, and the type postcard requires an enormous amount of man-hours.
本願発明者は、金型とアルミ溶湯が焼き付くのは、金属原子間における化合を伴う拡散反応とみなすが、その反応は金型が温度上昇に伴って、鉄原子が結晶格子から拡散（ジャンプ）することにより結晶構造に欠陥が生まれ、その欠陥に溶湯が入り込むことにより、拡散結合（化合物化）すると捉えることとした。本実施例では、以下で説明するように、かかる知見に基づいて、鉄原子の拡散頻度（ジャンプ頻度）を算出することにより、金型の焼付きを精度良く予測することを可能とする。 The inventor of the present application regards that the mold and the molten aluminum are seized as a diffusion reaction involving a combination between metal atoms, but the reaction causes the iron atoms to diffuse (jump) from the crystal lattice as the mold temperature rises. As a result, defects were generated in the crystal structure, and it was assumed that the molten metal entered into the defects, thereby causing diffusion bonding (compounding). In the present embodiment, as will be described below, by calculating the diffusion frequency (jump frequency) of iron atoms based on such knowledge, it is possible to accurately predict seizure of the mold.
図２は、金型温度とジャンプ頻度との関係を表すグラフである。図２では、横軸に金型温度を取り、縦軸にジャンプ頻度（回／秒）を取っている。金型温度とジャンプ頻度との関係は、鉄原子の拡散頻度と温度の既知の関係（例えば、「ふぇらむVol.13（2008）No.8」における「ミクロの世界から見た鉄鋼材料の魅力」の図６参照）に基づくものであってよい。「ふぇらむVol.13（2008）No.8」等にあるように、鉄原子のジャンプ頻度については、1秒間550℃の状態が保持されると、鉄原子が1回ジャンプすることが実証されている。以下では、金型温度とジャンプ頻度との関係は、Y＝ｆ（Ｘ）なる関係式を有するものとする。ここで、Ｙは、ジャンプ頻度（回／秒）であり、Ｘは、金型温度である。Y＝ｆ（Ｘ）は、鉄原子の拡散頻度と温度の既知の関係を表す離散的なデータに基づいて、近似により導出されてよい。尚、一例として、Y＝ｆ（Ｘ）は、例えば、以下の通りであってもよい。
Y＝６×１０−６８×Ｘ２４．５８
FIG. 2 is a graph showing the relationship between mold temperature and jump frequency. In FIG. 2, the horizontal axis represents the mold temperature and the vertical axis represents the jump frequency (times / second). The relationship between the mold temperature and the jump frequency is based on the known relationship between the diffusion frequency of iron atoms and the temperature (for example, “Ferum Vol.13 (2008) No.8” 6 (see FIG. 6). As described in “Farm Vol.13 (2008) No.8”, etc., the iron atom jump frequency has been proven to jump once when the state of 550 ° C is maintained for 1 second. ing. In the following, it is assumed that the relationship between the mold temperature and the jump frequency has a relational expression of Y = f (X). Here, Y is the jump frequency (times / second), and X is the mold temperature. Y = f (X) may be derived by approximation based on discrete data representing a known relationship between the diffusion frequency of iron atoms and temperature. As an example, Y = f (X) may be as follows, for example.
Y = 6 × 10 −68 × X 24.58
図３は、アルミ溶湯を金型内に射出完了した時点から、金型内のアルミ溶湯を冷やして固める工程の終了時点までの金型の特定の部位における温度履歴の一例を示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a temperature history in a specific part of the mold from the time when the molten aluminum is completely injected into the mold to the end of the process of cooling and solidifying the molten aluminum in the mold.
ここでは、この特定の部位の温度は、Ｔ１ｓｅｃの間（アルミ溶湯を金型内に射出完了した時点から、金型内のアルミ溶湯を冷やして固める工程の終了時点の間）、例えば０．１ｓｅｃ毎に得られるものとし、０．１ｓｅｃ毎に得られる温度Ｔ（ｉ）とする。この場合、この鋳造工程の１回のサイクル（ショット）でのジャンプ頻度（回／サイクル）は、０．１ｓｅｃ毎に得られる温度Ｔ（ｉ）を関係式Y＝ｆ（Ｘ）に代入して、Ｔ１ｓｅｃの鋳造期間に亘って積分することで得られる。具体的には、０．１ｓｅｃ毎に得られる温度Ｔ（ｉ）を関係式Y＝ｆ（Ｘ）に代入して、得られた各ｆ（Ｔ（ｉ））を積算し、積算値に０．１を乗算することによって、1サイクル当たりのジャンプ頻度が得られる。 Here, the temperature of this specific part is T 1 sec (from the time when the molten aluminum is completely injected into the mold until the end of the step of cooling and solidifying the molten aluminum in the mold), for example, 0. Suppose that it is obtained every 1 sec, and temperature T (i) obtained every 0.1 sec. In this case, the jump frequency (times / cycle) in one cycle (shot) of this casting process is obtained by substituting the temperature T (i) obtained every 0.1 sec into the relational expression Y = f (X). , And integrating over a casting period of T 1 sec. Specifically, the temperature T (i) obtained every 0.1 sec is substituted into the relational expression Y = f (X), the obtained f (T (i)) is integrated, and the integrated value is 0. By multiplying by 1, the jump frequency per cycle is obtained.
1サイクル当たりのジャンプ頻度が１以上になればその部位の鉄原子は１サイクルでジャンプした状態となり、アルミ溶湯と触れることで溶湯と金型間に化合物を作ることとなる。他方、1サイクル当たりのジャンプ頻度が１に満たない場合、ジャンプ頻度の逆数分、ショット数を重ねることで、ジャンプ頻度は累積され、累積したジャンプ頻度が１に到達した時点で、焼付きが発生すると考える。（例：1サイクル当たりのジャンプ頻度が１０‐5の場合、10万ショットで1回ジャンプ、焼付きが発生すると考える）。 If the jump frequency per cycle is 1 or more, the iron atoms in that part will jump in one cycle, and a compound will be formed between the molten metal and the mold by touching the molten aluminum. On the other hand, when the jump frequency per cycle is less than 1, the jump frequency is accumulated by overlapping the number of shots by the reciprocal of the jump frequency. When the accumulated jump frequency reaches 1, burn-in occurs. I think so. (Example: If the jump frequency per cycle is 10-5 , jumping once every 100,000 shots will cause burn-in).
このようにして、本実施例によれば、金型とアルミ溶湯が焼き付きを起こす拡散反応の前提となる鉄原子のジャンプ頻度に着目し、鉄原子の拡散頻度と温度の関係に基づいて金型の温度履歴からジャンプ頻度を算出することで、精度の高い焼付き予測が可能となる。また、金型の温度履歴は、鋳造シミュレーションで演算可能であり、実際の製作物や作業を必要としない。また、短時間であっても温度基準で拡散を計算するため、急冷部位でもジャンプ頻度が１以上になれば、焼き付きを起こすと予測（判定）可能である。 Thus, according to the present embodiment, focusing on the jump frequency of iron atoms, which is a premise of the diffusion reaction in which the mold and the molten aluminum are seized, the mold is based on the relationship between the diffusion frequency of iron atoms and the temperature. By calculating the jump frequency from the temperature history, it is possible to predict seizure with high accuracy. Further, the temperature history of the mold can be calculated by casting simulation, and does not require an actual product or work. In addition, since diffusion is calculated on a temperature basis even for a short time, it is possible to predict (determine) that seizure occurs if the jump frequency is 1 or more even in a rapidly cooled region.
このように、本実施例によれば、事前に鋳造設備、型、作業を準備することなく、３Ｄモデル段階で焼付き不良の発生部位と発生時期を予測することが可能となる。これにより、金型の製作前に対策が可能となり、また、生産開始後であっても、焼付きが発生する累積ショット数として判定可能なため、適切な予知保全が可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to predict the occurrence site and the occurrence time of the seizure failure at the 3D model stage without preparing casting equipment, a mold, and work in advance. As a result, it is possible to take measures before the mold is manufactured, and even after the start of production, it is possible to determine the cumulative number of shots that cause seizure, so that appropriate predictive maintenance is possible.
図４は、金型の焼付き予測方法の一例を示すフローチャートである。図４の処理は、例えば新規の金型設計段階において、設計対象の金型の将来の保全態様を予測するために実行されてもよい。或いは、既に稼動中の金型の将来の保全態様を予測するために実行されてもよい。即ち既に稼動中の金型の状態を診断するために実行されてもよい。 FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a die burn-in prediction method. The process shown in FIG. 4 may be executed in order to predict a future maintenance mode of a mold to be designed, for example, in a new mold design stage. Alternatively, it may be performed to predict future maintenance aspects of molds that are already in operation. That is, it may be executed in order to diagnose the state of a mold that is already in operation.
尚、図４の処理は、コンピューターにより実行されてよい。コンピューターは、任意のコンピューターであってもよく、汎用コンピューターであってもよい。また、コンピューターは、ＣＡＤ（Computer‐Aided Design）やＣＡＥ（Computer‐Aided Engineering）用のコンピューターであってもよい。図４の処理は、複数の又は統合的なソフトウェアにより実現されてもよい。また、図４の処理は、所定の入力パラメータをユーザがコンピューターに初期的に又は適宜に（例えば対話式で）入力することで自動的に全て実行されるものであってもよいし、ユーザによるマニュアル作業を必要とするものであってもよい。 Note that the process of FIG. 4 may be executed by a computer. The computer may be an arbitrary computer or a general-purpose computer. The computer may be a computer for CAD (Computer-Aided Design) or CAE (Computer-Aided Engineering). The processing of FIG. 4 may be realized by a plurality of or integrated software. 4 may be executed automatically by the user by inputting predetermined input parameters to the computer initially or appropriately (for example, interactively), or by the user. It may be one that requires manual work.
ステップ４００では、金型ＣＡＤモデルが作成される。金型ＣＡＤモデルは、金型の設計段階で作成される３Ｄ金型モデル（例えば、ＣＡＴＩＡで作成されたモデル）であってよい。
In
ステップ４０２では、金型のメッシュモデルが作成される。金型のメッシュモデル（有限要素モデル）は、金型ＣＡＤモデルをメッシュ分割して作成されてよい。尚、メッシュサイズや要素の形状は任意であってよい。 In step 402, a mold mesh model is created. The mesh model (finite element model) of the mold may be created by dividing the mold CAD model into meshes. Note that the mesh size and the shape of the elements may be arbitrary.
ステップ４０４では、金型のメッシュモデルを用いて湯流れ解析を行う。湯流れ解析では、アルミ溶湯を金型内に押し込んで射出完了となった時点のアルミ溶湯の温度分布が得られる。 In step 404, hot water flow analysis is performed using a mesh model of the mold. In the molten metal flow analysis, the temperature distribution of the molten aluminum is obtained when the molten aluminum is pushed into the mold and the injection is completed.
ステップ４０６では、上記ステップ４０４で得られたアルミ溶湯の温度分布を入力として、同金型のメッシュモデルを用いて金型温度解析を行う。金型温度解析では、射出完了時から、金型内のアルミ溶湯を冷やして固める工程の終了時点までの金型温度の履歴が得られる。金型温度解析では、所定の計算タイムステップ毎に、各メッシュの温度（金型温度）が演算される。金型温度解析は、実際に金型で製品を製造（鋳造）する際の条件に基づいて、鋳造時の金型の状態をシミュレーションすることで実現されてよい。この際、様々なアルミ溶湯と金型との間の界面状態（例えば、離型剤の存在に起因した断熱層の影響等）は、シミュレーション条件として再現されればよい。尚、湯流れ解析及び金型温度解析を含む鋳造シミュレーションは、ＣＡＥにより実行されてよく、解析ソフトウェアは任意であってよい。 In step 406, the temperature distribution of the molten aluminum obtained in step 404 is used as an input to perform mold temperature analysis using the mesh model of the mold. In the mold temperature analysis, a history of mold temperature is obtained from the completion of injection to the end of the process of cooling and solidifying the molten aluminum in the mold. In the mold temperature analysis, the temperature of each mesh (mold temperature) is calculated for each predetermined calculation time step. The mold temperature analysis may be realized by simulating the state of the mold at the time of casting based on the conditions for actually manufacturing (casting) the product with the mold. Under the present circumstances, the interface state (for example, the influence of the heat insulation layer resulting from presence of a mold release agent, etc.) between various aluminum melts and metal molds should just be reproduced as simulation conditions. The casting simulation including the molten metal flow analysis and the mold temperature analysis may be executed by CAE, and the analysis software may be arbitrary.
金型温度解析は、金型温度が所定の温度定常状態になるまで繰り返し実行されてよい。この際、金型温度解析は、湯流れ解析とセットで繰り返し実行されてもよいし、簡易的に、金型温度解析のみが繰り返し実行されてもよい。所定の温度定常状態は、例えば前回値との温度差が所定値以下となる状態であってよく、この所定値は、実際の条件等を考慮して適合されてよい。 The mold temperature analysis may be repeatedly executed until the mold temperature reaches a predetermined temperature steady state. At this time, the mold temperature analysis may be repeatedly executed as a set with the molten metal flow analysis, or only the mold temperature analysis may be repeatedly executed simply. The predetermined temperature steady state may be, for example, a state where the temperature difference from the previous value is equal to or less than a predetermined value, and this predetermined value may be adapted in consideration of actual conditions and the like.
ステップ４０８では、上記ステップ４０６の金型温度解析（温度定常状態に到達した時点又はそれ以後の金型温度解析）で得られる金型温度の履歴に基づいて、１サイクル（１ショット）当たりの鉄原子のジャンプ頻度（回／サイクル）を演算する。１サイクル当たりの鉄原子のジャンプ頻度は、好ましくは、各メッシュに対して演算される。即ち鉄原子のジャンプ頻度は、好ましくは、全点で演算される。但し、鉄原子のジャンプ頻度は、所定のメッシュ（複数も可）に対してのみ演算されてもよい。１サイクル当たりのジャンプ頻度の演算方法は、上述のとおりである。即ち、メッシュ毎に、計算タイムステップ毎の金型温度を上記の関係式（Y＝ｆ（Ｘ））に導入して計算タイムステップ毎のジャンプ頻度を計算し、当該計算した各計算タイムステップのジャンプ頻度を１サイクルの時間で積分することで、１サイクルあたりの鉄原子のジャンプ頻度を算出する。 In step 408, the iron temperature per cycle (one shot) is based on the mold temperature history obtained in the mold temperature analysis in step 406 (the mold temperature analysis when the temperature reaches the steady state or after that). Calculate the atomic jump frequency (times / cycle). The jump frequency of iron atoms per cycle is preferably calculated for each mesh. That is, the jump frequency of iron atoms is preferably calculated at all points. However, the jump frequency of iron atoms may be calculated only for a predetermined mesh (s). The method of calculating the jump frequency per cycle is as described above. That is, for each mesh, the mold temperature for each calculation time step is introduced into the above relational expression (Y = f (X)) to calculate the jump frequency for each calculation time step. By integrating the jump frequency over one cycle time, the jump frequency of iron atoms per cycle is calculated.
ステップ４１０では、上記ステップ４０８で得られた各ジャンプ頻度の逆数を演算する。ジャンプ頻度の逆数は、焼付きが生じると予測される焼付きショット数（累積ショット数）を表す。 In step 410, the reciprocal of each jump frequency obtained in step 408 is calculated. The reciprocal of the jump frequency represents the number of burn-in shots (the number of accumulated shots) predicted to cause burn-in.
ステップ４１２では、上記ステップ４１０で得られた焼付きショット数を画面に表示出力する。この表示出力態様は任意であってよい。例えば、焼付きショット数を桁数毎に色分けして金型モデル表面にマッピングしてもよい。このようにして表示された結果を見れば、ユーザ（解析者）は、焼付きが発生する各部位を視覚的に把握すると共に、当該部位における焼付きショット数を定量的に把握することができる。この結果、例えば、金型製作前の焼付き対策を実施することや、焼付きショット数に基づいて保全計画を立案すること等が可能となる。
In
図４に示す処理によれば、鉄原子のジャンプ頻度は、金型温度解析で得られる金型温度の履歴に基づいて算出されるので、焼付きショット数等を精度良く判定することができる。特に、溶湯温度ではなく金型温度を用いるので、様々な界面状態における熱伝達の結果として金型が拡散反応状態になっているかを判定することが可能となる。従って、短時間であっても金型が拡散反応状態になれば焼付きが起こることを判別可能である。 According to the process shown in FIG. 4, since the jump frequency of iron atoms is calculated based on the history of the mold temperature obtained by the mold temperature analysis, the number of shots and the like can be accurately determined. In particular, since the mold temperature is used instead of the molten metal temperature, it is possible to determine whether the mold is in a diffusion reaction state as a result of heat transfer in various interface states. Therefore, it is possible to determine that seizure occurs when the mold is in a diffusion reaction state even for a short time.
尚、図４に示す処理において、各ステップは、同一のソフトウェアにより実現されてもよいが、複数のソフトウェアにより実現されてもよい。例えば、ステップ４００及びステップ４０２の処理は、ＣＡＤソフトウェアにより実現され、ステップ４０４乃至ステップ４１２の処理は、ＣＡＥソフトウェアにより実現されてもよい。また、ステップ４０８乃至ステップ４１０（又はステップ４０８乃至ステップ４１２）の処理は、ステップ４０４及びステップ４０６の解析を行うＣＡＥソフトウェアとは異なるソフトウェアにより実現されてもよい。この場合、ステップ４０８乃至ステップ４１０（又はステップ４０８乃至ステップ４１２）の処理を実現するソフトウェアは、金型温度解析の結果（温度履歴）を入力情報として取得するように構成されればよい。
In the processing shown in FIG. 4, each step may be realized by the same software, but may be realized by a plurality of software. For example, the processing of
以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。 Although each embodiment has been described in detail above, it is not limited to a specific embodiment, and various modifications and changes can be made within the scope described in the claims. It is also possible to combine all or a plurality of the components of the above-described embodiments.
例えば、上述した実施例は、鉄製の金型とアルミ溶湯（鋳造材料）との焼付きに関するものであるが、金型の材料と鋳造材料との組合せは任意である。金型温度とジャンプ頻度との関係は、使用する金型の材料の原子の拡散頻度と温度の関係に基づいて導出されればよい。 For example, the above-described embodiment relates to seizure of an iron mold and molten aluminum (casting material), but the combination of the mold material and the casting material is arbitrary. The relationship between the mold temperature and the jump frequency may be derived on the basis of the relationship between the atom diffusion frequency of the mold material used and the temperature.
また、図４に示す処理では、積分区間は、金型温度解析の解析期間に対応し、射出完了時点から、金型内のアルミ溶湯を冷やして固める工程の終了時点まであったが、積分区間は、射出工程中を含んでもよい。これは、射出工程中もアルミ溶湯が金型に接触しており、この間の温度履歴もジャンプ頻度に若干影響するためである。また、同様の観点から、ステップ４０８で算出される鉄原子のジャンプ頻度は、湯流れ解析の解析結果等を用いて補正されてもよい。 Further, in the process shown in FIG. 4, the integration interval corresponds to the analysis period of the mold temperature analysis, and was from the completion of injection to the end of the process of cooling and solidifying the molten aluminum in the mold. May include during the injection process. This is because the molten aluminum is in contact with the mold even during the injection process, and the temperature history during this time slightly affects the jump frequency. From the same viewpoint, the iron atom jump frequency calculated in step 408 may be corrected using the analysis result of the molten metal flow analysis.
１０ 金型
１２ 固定型
１４ 可動型
１６ スリーブ
１８ チップ
２０ アルミ溶湯
10
Claims (5)
前記取得した温度履歴に基づいて、金型の各部位における金型材料の結晶格子から金型材料の原子が飛び出す１サイクル中におけるジャンプ頻度を算出し、
前記算出した１サイクル中におけるジャンプ頻度に基づいて、金型の各部位における焼付きを予測する、金型の焼付き予測方法。 Obtain the temperature history of each part of the mold during the casting process,
Based on the acquired temperature history, the jump frequency in one cycle in which the atoms of the mold material jump out from the crystal lattice of the mold material in each part of the mold is calculated,
A mold seizure prediction method for predicting seizure in each part of a mold based on the calculated jump frequency in one cycle.
前記取得した温度履歴に基づいて、金型の各部位における金型材料の結晶格子から金型材料の原子が飛び出す１サイクル中におけるジャンプ頻度を算出し、
前記算出した１サイクル中におけるジャンプ頻度に基づいて、金型の各部位における焼付きを予測する、
処理をコンピューターに実行させるプログラム。 Obtain the temperature history of each part of the mold during the casting process,
Based on the acquired temperature history, the jump frequency in one cycle in which the atoms of the mold material jump out from the crystal lattice of the mold material in each part of the mold is calculated,
Based on the calculated jump frequency in one cycle, predict seizure in each part of the mold,
A program that causes a computer to execute processing.
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