JP3354599B2 - 加工機械の運転条件最適化システム - Google Patents
加工機械の運転条件最適化システムInfo
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
- B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
- B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
- B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
- B29C45/766—Measuring, controlling or regulating the setting or resetting of moulding conditions, e.g. before starting a cycle
-
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- B29C45/7693—Measuring, controlling or regulating using rheological models of the material in the mould, e.g. finite elements method
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Injection Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えばプラスチック射
出成形機などの加工機械に適用される運転条件最適化シ
ステムに関する。
出成形機などの加工機械に適用される運転条件最適化シ
ステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、プラスチック成形機などの加工
機械は機械運転の設定条件と加工品質とが密接な関係を
有しており、良好な加工品質を得るのに機械運転の設定
条件が大きな影響を及ぼすことが知られている。そし
て、良好な加工品質が得られる機械運転の設定条件を加
工前に求めるため、加工シミュレーション解析が行なわ
れる。加工シミュレーション解析とは、例えば射出成形
機で言えば射出充填時の樹脂流動解析などである。しか
るに、従来の加工シミュレーション解析では、機械運転
の設定条件に相当する各パラメータの水準を試行錯誤で
種々に振ってシミュレーション計算し、それらの解析結
果の中から経験的に良いと思われるものを選択し、採用
していた。そのため、各パラメーター水準の試行錯誤の
仕方で解析結果が異なり、従って、その中から選択・採
用する設定条件も最適なものとは言えず、たまたまその
時に実行されたシミュレーション計算結果の中で最も良
いものにすぎない。もし、多種類のパラメーターの水準
を振ったすべての組み合わせについてシミュレーション
計算できれば、その結果から最良のものを選択して問題
ないが、上記の組み合わせの数は非常に大きなものにな
るので、実際には上述のように試行錯誤で各パラメータ
ー水準の一部の組み合わせについてしかシミュレーショ
ン計算できない。
機械は機械運転の設定条件と加工品質とが密接な関係を
有しており、良好な加工品質を得るのに機械運転の設定
条件が大きな影響を及ぼすことが知られている。そし
て、良好な加工品質が得られる機械運転の設定条件を加
工前に求めるため、加工シミュレーション解析が行なわ
れる。加工シミュレーション解析とは、例えば射出成形
機で言えば射出充填時の樹脂流動解析などである。しか
るに、従来の加工シミュレーション解析では、機械運転
の設定条件に相当する各パラメータの水準を試行錯誤で
種々に振ってシミュレーション計算し、それらの解析結
果の中から経験的に良いと思われるものを選択し、採用
していた。そのため、各パラメーター水準の試行錯誤の
仕方で解析結果が異なり、従って、その中から選択・採
用する設定条件も最適なものとは言えず、たまたまその
時に実行されたシミュレーション計算結果の中で最も良
いものにすぎない。もし、多種類のパラメーターの水準
を振ったすべての組み合わせについてシミュレーション
計算できれば、その結果から最良のものを選択して問題
ないが、上記の組み合わせの数は非常に大きなものにな
るので、実際には上述のように試行錯誤で各パラメータ
ー水準の一部の組み合わせについてしかシミュレーショ
ン計算できない。
【０００３】また、従来は加工シミュレーション解析の
結果でいくつかの加工品質を予測できても、それら複数
の加工品質を総合して最適な設定条件を決める方法が確
立していなかった。
結果でいくつかの加工品質を予測できても、それら複数
の加工品質を総合して最適な設定条件を決める方法が確
立していなかった。
【０００４】具体例として射出成形機においては、各種
形状、寸法の個々の成形品について射出充填、冷却、反
りなどのシミュレーション解析が実用されている。しか
るに、従来のシミュレーション解析では、成形品全体に
ついてそれら射出充填、冷却、反りなどの解析を別々に
実施するので、その成形品の形状・寸法モデルの入力に
大変手間がかかり、かつ解析に要するコンピュータ計算
の時間も長いため、容易に実用できなかった。また、射
出成形のシミュレーション解析結果を利用して、種々の
加工品質を総合した運転条件最適化を行なう技術は未開
発であった。
形状、寸法の個々の成形品について射出充填、冷却、反
りなどのシミュレーション解析が実用されている。しか
るに、従来のシミュレーション解析では、成形品全体に
ついてそれら射出充填、冷却、反りなどの解析を別々に
実施するので、その成形品の形状・寸法モデルの入力に
大変手間がかかり、かつ解析に要するコンピュータ計算
の時間も長いため、容易に実用できなかった。また、射
出成形のシミュレーション解析結果を利用して、種々の
加工品質を総合した運転条件最適化を行なう技術は未開
発であった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、従来の
技術では、加工シミュレーション解析を利用して機械運
転の最適な設定条件を加工前に求める場合に、設定条件
に相当する各パラメーター水準の組み合せが多すぎるた
め、一部の組み合せしかシミュレーション計算できず、
各パラメーター水準の組み合わせにおける最適な設定条
件を求めることができないという問題があった。また、
加工シミュレーション解析により得られる複数の加工品
質を総合評価した最適化を行なう場合に、その方法が未
開発で最適化できないという問題があった。
技術では、加工シミュレーション解析を利用して機械運
転の最適な設定条件を加工前に求める場合に、設定条件
に相当する各パラメーター水準の組み合せが多すぎるた
め、一部の組み合せしかシミュレーション計算できず、
各パラメーター水準の組み合わせにおける最適な設定条
件を求めることができないという問題があった。また、
加工シミュレーション解析により得られる複数の加工品
質を総合評価した最適化を行なう場合に、その方法が未
開発で最適化できないという問題があった。
【０００６】具体例として射出成形機においては、あま
り手間暇をかけずに射出成形シミュレーション解析を行
ない、さらに、その解析結果を利用して成形前に運転条
件最適化を行なうことができないとういう問題があっ
た。
り手間暇をかけずに射出成形シミュレーション解析を行
ない、さらに、その解析結果を利用して成形前に運転条
件最適化を行なうことができないとういう問題があっ
た。
【０００７】本発明は上記の問題点を解決して、加工シ
ミュレーション解析を利用して複数の加工品質を総合し
た運転条件最適化を実現する加工機械の運転条件最適化
システムを提供することを目的とする。
ミュレーション解析を利用して複数の加工品質を総合し
た運転条件最適化を実現する加工機械の運転条件最適化
システムを提供することを目的とする。
【０００８】また、本発明は、射出成形機において、あ
まり手間暇をかけずに射出成形機シミュレーション解析
を利用して運転条件最適化を行なえる実用的な加工機械
の運転条件最適化システムを提供することを目的とす
る。
まり手間暇をかけずに射出成形機シミュレーション解析
を利用して運転条件最適化を行なえる実用的な加工機械
の運転条件最適化システムを提供することを目的とす
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明に係る加工機械の
運転条件最適化システムは、加工機械の複数の加工品質
と加工機械の運転条件因子との関係について加工シミュ
レーション解析を行ない、その解析データを用いて各加
工品質毎に運転条件因子による重回帰を行なって各加工
品質の重回帰式を算出する手段と、上記各加工品質の値
をランク値に変換する式と各加工品質の重みとを設定す
る手段と、上記各加工品質のランク値と重みとを乗算し
たものの合計を評価関数とし、上記重回帰式により予測
される各加工品質値を当てはめた評価関数の値が最適に
なる運転条件を算出して設定する手段とを具備したこと
を特徴とする特徴とする。
運転条件最適化システムは、加工機械の複数の加工品質
と加工機械の運転条件因子との関係について加工シミュ
レーション解析を行ない、その解析データを用いて各加
工品質毎に運転条件因子による重回帰を行なって各加工
品質の重回帰式を算出する手段と、上記各加工品質の値
をランク値に変換する式と各加工品質の重みとを設定す
る手段と、上記各加工品質のランク値と重みとを乗算し
たものの合計を評価関数とし、上記重回帰式により予測
される各加工品質値を当てはめた評価関数の値が最適に
なる運転条件を算出して設定する手段とを具備したこと
を特徴とする特徴とする。
【００１０】また、具体例として射出成形機において
は、射出成形品の最長樹脂流れ部分を短冊形状に置き換
えてシミュレーション解析を行ない、そのシミュレーシ
ョン解析の加工品質として射出充填圧力、金型入口・末
端樹脂温度差、反り、成形収縮率及び射出・冷却時間の
５項目を使用するようにして、上記と同様に重回帰式を
用いて評価関数の値を最適にする機械運転設定条件を見
いだすエキスパートシステムとし、これを従来システム
の射出成形機運転条件の最適化困難の問題解決とするも
のである。
は、射出成形品の最長樹脂流れ部分を短冊形状に置き換
えてシミュレーション解析を行ない、そのシミュレーシ
ョン解析の加工品質として射出充填圧力、金型入口・末
端樹脂温度差、反り、成形収縮率及び射出・冷却時間の
５項目を使用するようにして、上記と同様に重回帰式を
用いて評価関数の値を最適にする機械運転設定条件を見
いだすエキスパートシステムとし、これを従来システム
の射出成形機運転条件の最適化困難の問題解決とするも
のである。
【００１１】
【作用】加工シミュレーション解析のデータを用いて各
加工品質毎に設定条件因子による重回帰式を算出するの
で、各設定条件因子の水準の非常に多数の組み合わせに
ついてシミュレーション解析を実施しなくてすみ、各設
定条件因子の水準の少数の組み合わせだけについてシミ
ュレーション解析することにより、各加工品質と各設定
条件因子との関係式（重回帰式）が得られ、同関係式に
よる最適化計算が可能になる。さらに、各加工品質の値
をランク値に変換することにより、そのままでは加算す
ることが無意味な各加工品質をランク値で加算できるよ
うになり、各加工品質への重みの付与と合わせて、複数
の加工品質を総合した評価関数が得られる。そして各加
工品質の重回帰式を利用して上記評価関数を最適化する
ことにより、複数の加工品質を総合した最適化が達成さ
れる。
加工品質毎に設定条件因子による重回帰式を算出するの
で、各設定条件因子の水準の非常に多数の組み合わせに
ついてシミュレーション解析を実施しなくてすみ、各設
定条件因子の水準の少数の組み合わせだけについてシミ
ュレーション解析することにより、各加工品質と各設定
条件因子との関係式（重回帰式）が得られ、同関係式に
よる最適化計算が可能になる。さらに、各加工品質の値
をランク値に変換することにより、そのままでは加算す
ることが無意味な各加工品質をランク値で加算できるよ
うになり、各加工品質への重みの付与と合わせて、複数
の加工品質を総合した評価関数が得られる。そして各加
工品質の重回帰式を利用して上記評価関数を最適化する
ことにより、複数の加工品質を総合した最適化が達成さ
れる。
【００１２】また、具体例として射出成形機において
は、射出成形品の最長樹脂流れ部分を短冊形状に置き換
えてシミュレーション解析を行なうことにより、解析モ
デルの入力がきわめて簡単になり、かつ解析の所要時間
も大幅に短縮し、容易に解析を実施できる。さらにシミ
ュレーション解析の加工品質として射出充填圧力、金型
入口・末端樹脂温度差、反り、成形収縮率及び射出・冷
却時間の５項目を使用することにより、これらの重要な
成形品質を総合した運転条件最適化を容易に達成でき
る。
は、射出成形品の最長樹脂流れ部分を短冊形状に置き換
えてシミュレーション解析を行なうことにより、解析モ
デルの入力がきわめて簡単になり、かつ解析の所要時間
も大幅に短縮し、容易に解析を実施できる。さらにシミ
ュレーション解析の加工品質として射出充填圧力、金型
入口・末端樹脂温度差、反り、成形収縮率及び射出・冷
却時間の５項目を使用することにより、これらの重要な
成形品質を総合した運転条件最適化を容易に達成でき
る。
【００１３】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図１〜図８に本発明の一般的な実施例を示す。
する。図１〜図８に本発明の一般的な実施例を示す。
【００１４】図１は、本実施例のシステム構成を示すも
ので、１はプラスチック成形機等の加工機械、２は制御
装置、３は計算装置、４はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒ
ａｙＴｕｂｅでいわゆるブラウン管）、５はキーボード
である。また、６はユーザーインターフェースで、上記
制御装置２とＣＲＴ４及びキーボード５とを接続する。
さらに、符号１１〜１５は、それぞれの要素を結ぶ信号
線である。なお、ＣＲＴ４の代わりにプラズマ式、液晶
式等の方式の表示装置を使用してもよい。
ので、１はプラスチック成形機等の加工機械、２は制御
装置、３は計算装置、４はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒ
ａｙＴｕｂｅでいわゆるブラウン管）、５はキーボード
である。また、６はユーザーインターフェースで、上記
制御装置２とＣＲＴ４及びキーボード５とを接続する。
さらに、符号１１〜１５は、それぞれの要素を結ぶ信号
線である。なお、ＣＲＴ４の代わりにプラズマ式、液晶
式等の方式の表示装置を使用してもよい。
【００１５】制御装置２は、加工機械１に対して運転の
設定条件を送ったり、実際の運転状態の情報を受け取っ
たりする。また、制御装置２は、ユーザーインターフェ
ース６を介して、ＣＲＴ４に情報を送り、キーボード５
の入力情報を受ける。さらに、制御装置２は、計算装置
３に対して上記の加工機械１の設定条件・運転状態の情
報やキーボード５からの入力情報を送り、逆に計算装置
３の計算結果を受ける。
設定条件を送ったり、実際の運転状態の情報を受け取っ
たりする。また、制御装置２は、ユーザーインターフェ
ース６を介して、ＣＲＴ４に情報を送り、キーボード５
の入力情報を受ける。さらに、制御装置２は、計算装置
３に対して上記の加工機械１の設定条件・運転状態の情
報やキーボード５からの入力情報を送り、逆に計算装置
３の計算結果を受ける。
【００１６】図２は、このシステムによる加工機械運転
の設定条件最適化の基本フローチャートを示す。同図に
おいて、先ず工程Ａ１で「加工シミュレーション解析の
条件設定」を行ない、次に工程Ａ２でその解析条件に基
づいて「加工シミュレーション解析の実行」を行ない、
さらに工程Ａ３で解析データを用いて「重回帰計算」を
行ない、重回帰式を算出する。そして、その重回帰式を
利用して次の工程Ａ４で「最適化計算」を行ない、最後
に工程Ａ５で「最適条件での運転」を実施する。
の設定条件最適化の基本フローチャートを示す。同図に
おいて、先ず工程Ａ１で「加工シミュレーション解析の
条件設定」を行ない、次に工程Ａ２でその解析条件に基
づいて「加工シミュレーション解析の実行」を行ない、
さらに工程Ａ３で解析データを用いて「重回帰計算」を
行ない、重回帰式を算出する。そして、その重回帰式を
利用して次の工程Ａ４で「最適化計算」を行ない、最後
に工程Ａ５で「最適条件での運転」を実施する。
【００１７】図３〜６は、図２における工程Ａ１〜Ａ４
のそれぞれのフローチャートを示す。それらの図で入力
画面例として示したものは、該当する各工程でデータ入
力する際にＣＲＴ画面に表示する例である。これらのフ
ローチャートでＹ１，Ｘ１等は変数の番号を示し、
Ｙ1 ，Ｘ1 等の添字付記号はその変数を示す。
のそれぞれのフローチャートを示す。それらの図で入力
画面例として示したものは、該当する各工程でデータ入
力する際にＣＲＴ画面に表示する例である。これらのフ
ローチャートでＹ１，Ｘ１等は変数の番号を示し、
Ｙ1 ，Ｘ1 等の添字付記号はその変数を示す。
【００１８】先ず図３は、工程Ａ１「加工シミュレーシ
ョン解析の条件設定」のフローチャートを示し、工程Ｂ
１で対象加工品のシミュレーション解析モデル、物性等
を入力する。次に工程Ｂ２で解析の条件変数、すなわち
設定条件因子を選択し、各条件変数Ｘ1 について下限
値、中間値、上限値の３つの水準値を入力する。次の工
程Ｂ３では評価する加工品質を複数選択する。更に工程
Ｂ４で実施予定の解析のケース数を入力する。その解析
ケース数をｍとすると、次の工程Ｂ５でｍケースの解析
について各ケース毎の各条件変数水準を上記３水準値の
中からランダムに割り当てる演算を行ない、工程Ｂ６の
解析条件表ファイルを作成する。なお、上記で工程Ｂ２
〜Ｂ４における入力や選択の操作を行なわずに、加工機
械で定まった項目を自動的に設定するようにしてもよ
い。
ョン解析の条件設定」のフローチャートを示し、工程Ｂ
１で対象加工品のシミュレーション解析モデル、物性等
を入力する。次に工程Ｂ２で解析の条件変数、すなわち
設定条件因子を選択し、各条件変数Ｘ1 について下限
値、中間値、上限値の３つの水準値を入力する。次の工
程Ｂ３では評価する加工品質を複数選択する。更に工程
Ｂ４で実施予定の解析のケース数を入力する。その解析
ケース数をｍとすると、次の工程Ｂ５でｍケースの解析
について各ケース毎の各条件変数水準を上記３水準値の
中からランダムに割り当てる演算を行ない、工程Ｂ６の
解析条件表ファイルを作成する。なお、上記で工程Ｂ２
〜Ｂ４における入力や選択の操作を行なわずに、加工機
械で定まった項目を自動的に設定するようにしてもよ
い。
【００１９】図４は、工程Ａ２「加工シミュレーション
解析の実行」フローチャートを示し、工程Ｂ６の解析条
件表ファイルを読み込んで、工程Ｂ７で所要ケース数の
加工シミュレーション解析を実行し、工程Ｂ８で解析結
果ファイル作成する。
解析の実行」フローチャートを示し、工程Ｂ６の解析条
件表ファイルを読み込んで、工程Ｂ７で所要ケース数の
加工シミュレーション解析を実行し、工程Ｂ８で解析結
果ファイル作成する。
【００２０】図５は、工程Ａ３「重回帰計算」のフロー
チャートを示し、工程Ｂ８の解析結果ファイルを読み込
んで、工程Ｂ９で各加工品質毎に重回帰計算を行ない、
工程Ｂ１０の重回帰結果ファイルを作成する。各加工品
質毎の重回帰結果をグラフで例示すると、図７のように
多次元空間の曲線または曲面になる。
チャートを示し、工程Ｂ８の解析結果ファイルを読み込
んで、工程Ｂ９で各加工品質毎に重回帰計算を行ない、
工程Ｂ１０の重回帰結果ファイルを作成する。各加工品
質毎の重回帰結果をグラフで例示すると、図７のように
多次元空間の曲線または曲面になる。
【００２１】図６は、工程Ａ４「最適化計算」のフロー
チャートを示し、工程Ｂ１０の重回帰結果ファイルを読
み込んで、工程Ｂ１１で最適化の評価に使用する加工品
質（複数）を選んでそれぞれに重みを付け、さらに各品
質毎に対応ランクを入力する。ここで、各品質の重みは
それぞれの品質の重視の度合を５段階に区分したもので
ある。また、各品質の対応ランクはそれぞれの品質につ
いて品質値・ランクを２組入力し、品質値とランクの関
係を１次式で表わす。すなわち、品質をＹk 、対応する
２組の（品質値、ランク）を（Ｙk1V ，Ｙk1R ），（Ｙ
k2V ，Ｙk2R ）とすると、品質値Ｙk をランクＹkRに換
算する式は次のように表わされる。 ＹkR＝Ｙk1R ＋｛（Ｙk2R −Ｙk1R ） ／（Ｙk2V −Ｙk1V ）｝・（Ｙk −Ｙk1V ） ・・・（式１） 従って、加工品質の数をＬ、品質Ｙk の重みをＷk とす
ると最適化の評価式Ｇは次式で表わされる。
チャートを示し、工程Ｂ１０の重回帰結果ファイルを読
み込んで、工程Ｂ１１で最適化の評価に使用する加工品
質（複数）を選んでそれぞれに重みを付け、さらに各品
質毎に対応ランクを入力する。ここで、各品質の重みは
それぞれの品質の重視の度合を５段階に区分したもので
ある。また、各品質の対応ランクはそれぞれの品質につ
いて品質値・ランクを２組入力し、品質値とランクの関
係を１次式で表わす。すなわち、品質をＹk 、対応する
２組の（品質値、ランク）を（Ｙk1V ，Ｙk1R ），（Ｙ
k2V ，Ｙk2R ）とすると、品質値Ｙk をランクＹkRに換
算する式は次のように表わされる。 ＹkR＝Ｙk1R ＋｛（Ｙk2R −Ｙk1R ） ／（Ｙk2V −Ｙk1V ）｝・（Ｙk −Ｙk1V ） ・・・（式１） 従って、加工品質の数をＬ、品質Ｙk の重みをＷk とす
ると最適化の評価式Ｇは次式で表わされる。
【００２２】
【数１】
【００２３】次に、工程Ｂ１２で条件変数の変域を入力
し、工程Ｂ１３で各品質Ｙk の重回帰式と（式１），
（式２）を利用して評価式Ｇの最適化（最大化または最
小化）演算を行ない、その最適化結果の設定条件値を工
程Ｂ１４で母機へ送信する。
し、工程Ｂ１３で各品質Ｙk の重回帰式と（式１），
（式２）を利用して評価式Ｇの最適化（最大化または最
小化）演算を行ない、その最適化結果の設定条件値を工
程Ｂ１４で母機へ送信する。
【００２４】上記の最適化をグラフで例示すると図８の
ようになる。すなわち、総合評価ランクＧが最適になる
点を見いだし、その時の条件変数ベクトル（Ｘ1 ，
Ｘ2 ，・・・）を最適条件とする。
ようになる。すなわち、総合評価ランクＧが最適になる
点を見いだし、その時の条件変数ベクトル（Ｘ1 ，
Ｘ2 ，・・・）を最適条件とする。
【００２５】次にプラスチックの射出成形機での実施例
について説明する。射出成形機でも、上記で説明した一
般的な実施例と全く同様であるが、射出成形でシミュレ
ーション解析を利用して最適化を行なうために特に工夫
した事項を図９〜図１１に示す。
について説明する。射出成形機でも、上記で説明した一
般的な実施例と全く同様であるが、射出成形でシミュレ
ーション解析を利用して最適化を行なうために特に工夫
した事項を図９〜図１１に示す。
【００２６】図９は射出成形解析の簡略化モデルを示
す。通常、１つの射出成形品において最も問題になるの
は射出充填するのに最も高い圧力を必要とする最長樹脂
流れ部分である。そのため、最長樹脂流れ部分を同図の
ように短冊形状で近似して後述のシミュレーション解析
を行なうことにする。このように簡略化モデルを使用す
る理由は、１つの成形品全体を解析するのに比べて形状
・寸法の入力やコンピュータによる解析計算の時間を大
幅に短縮して、実際の成形現場で実用できるシステムと
するためである。
す。通常、１つの射出成形品において最も問題になるの
は射出充填するのに最も高い圧力を必要とする最長樹脂
流れ部分である。そのため、最長樹脂流れ部分を同図の
ように短冊形状で近似して後述のシミュレーション解析
を行なうことにする。このように簡略化モデルを使用す
る理由は、１つの成形品全体を解析するのに比べて形状
・寸法の入力やコンピュータによる解析計算の時間を大
幅に短縮して、実際の成形現場で実用できるシステムと
するためである。
【００２７】次に、図１０に射出成形のシミュレーショ
ン解析フロー図を示す。同図は図９の短冊形状モデルに
ついて、工程Ｃ１で先ず射出充填解析を行ない、続けて
工程Ｃ２で射出保圧および冷却の解析を行ない、さら
に、工程Ｃ３で成形品取り出し後の反り解析を行なう。
これらの解析では下記の５項目の加工品質が計算され
る。 （１）射出充填圧力…射出充填完了時の金型入口の樹脂
圧力。この圧力は小さい方が、成形歪が小さくて良い。 （２）金型入口・出口樹脂温度差…射出充填完了時の金
型入口と出口の樹脂温度差。この温度差は小さい方が、
成形品各部の温度ばらつきが少なくて良い。
ン解析フロー図を示す。同図は図９の短冊形状モデルに
ついて、工程Ｃ１で先ず射出充填解析を行ない、続けて
工程Ｃ２で射出保圧および冷却の解析を行ない、さら
に、工程Ｃ３で成形品取り出し後の反り解析を行なう。
これらの解析では下記の５項目の加工品質が計算され
る。 （１）射出充填圧力…射出充填完了時の金型入口の樹脂
圧力。この圧力は小さい方が、成形歪が小さくて良い。 （２）金型入口・出口樹脂温度差…射出充填完了時の金
型入口と出口の樹脂温度差。この温度差は小さい方が、
成形品各部の温度ばらつきが少なくて良い。
【００２８】（３）反り…短冊成形品を室温（２０℃）
まで放置したときの反り。反りは当然小さい方が成形品
質が良い。ただし、短冊形状で短冊の上面・下面とも同
じ金型壁温度であれば反りは発生しないので、上面と下
面で金型温度差（例５℃）を与えて反りを計算する。
まで放置したときの反り。反りは当然小さい方が成形品
質が良い。ただし、短冊形状で短冊の上面・下面とも同
じ金型壁温度であれば反りは発生しないので、上面と下
面で金型温度差（例５℃）を与えて反りを計算する。
【００２９】（４）成形収縮率…短冊成形品を室温（２
０℃）まで放置したときの金型キャビティ寸法に対する
収縮率。寸法精度を上げるためには金型キャビティとの
寸法差が小さい方が良く、従って成形収縮率は小さい方
が良い。 （５）射出・冷却時間…射出充填、射出保圧及び冷却の
各工程の時間合計。この時間は小さい方が成形品１個当
りの所要成形時間が小さくてすむので良い。
０℃）まで放置したときの金型キャビティ寸法に対する
収縮率。寸法精度を上げるためには金型キャビティとの
寸法差が小さい方が良く、従って成形収縮率は小さい方
が良い。 （５）射出・冷却時間…射出充填、射出保圧及び冷却の
各工程の時間合計。この時間は小さい方が成形品１個当
りの所要成形時間が小さくてすむので良い。
【００３０】このシミュレーション解析を利用した運転
条件最適化の結果例を図１１に示す。同図のように、解
析の条件変数は、金型温度、可塑化シリンダー温度、射
出充填時間、射出保持圧力、射出保圧時間、冷却時間の
６個を使用している。そして、この例ではそれら６変数
の各水準を振った８ケースのシミュレーション解析を行
ない、その８ケースの内で最も加工品質の良いものを初
期値として、重回帰式により最適化を行ない、総合評価
値（評価式Ｇの値に相当）を２割改善した最適化結果を
得ている。このシミュレーション解析を利用した運転条
件最適化に要した計算時間合計は、パーソナルコンピュ
ータで約１時間である。
条件最適化の結果例を図１１に示す。同図のように、解
析の条件変数は、金型温度、可塑化シリンダー温度、射
出充填時間、射出保持圧力、射出保圧時間、冷却時間の
６個を使用している。そして、この例ではそれら６変数
の各水準を振った８ケースのシミュレーション解析を行
ない、その８ケースの内で最も加工品質の良いものを初
期値として、重回帰式により最適化を行ない、総合評価
値（評価式Ｇの値に相当）を２割改善した最適化結果を
得ている。このシミュレーション解析を利用した運転条
件最適化に要した計算時間合計は、パーソナルコンピュ
ータで約１時間である。
【００３１】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば複
数の加工品質を総合した最適化を行なう場合に、加工シ
ミュレーション解析を行なって各加工品質と各加工機械
運転の設定条件因子との間の重回帰式を算出し、そして
各加工品質の値をランク値に変換する式と各加工品質の
重みを設定し、各加工品質のランク値と重みとを乗算し
たものの合計を評価関数とし、重回帰式を利用して評価
関数が最適になる設定条件を得ることにより、今まで未
開発であった複数の加工品質を総合した加工シミュレー
ション解析利用の最適化を実現できる。
数の加工品質を総合した最適化を行なう場合に、加工シ
ミュレーション解析を行なって各加工品質と各加工機械
運転の設定条件因子との間の重回帰式を算出し、そして
各加工品質の値をランク値に変換する式と各加工品質の
重みを設定し、各加工品質のランク値と重みとを乗算し
たものの合計を評価関数とし、重回帰式を利用して評価
関数が最適になる設定条件を得ることにより、今まで未
開発であった複数の加工品質を総合した加工シミュレー
ション解析利用の最適化を実現できる。
【００３２】また、上記の加工シミュレーション解析に
おける各試験ケースの設定条件因子水準について、各設
定条件因子の３水準値の中からランダムに割り当てる解
析計画を自動的に作成して解析を実行することにより、
操作者の解析条件設定の負担をなくし、かつ少ない解析
ケース数で精度の良い重回帰結果が得られ、最適化の信
頼性が高くなる。
おける各試験ケースの設定条件因子水準について、各設
定条件因子の３水準値の中からランダムに割り当てる解
析計画を自動的に作成して解析を実行することにより、
操作者の解析条件設定の負担をなくし、かつ少ない解析
ケース数で精度の良い重回帰結果が得られ、最適化の信
頼性が高くなる。
【００３３】さらに、プラスチック射出成形機において
は、射出成形品の最長流れ部分を短冊形状に置き換えて
シミュレーション解析を行ない、その解析結果の加工品
質として射出充填圧力、金型入口・出口温度差、反り、
成形収縮率及び射出・冷却時間の５項目を使用すること
により、解析に要するコンピュータ時間が少なくて、か
つ種々の加工品質を総合した運転条件最適化を実現でき
る。
は、射出成形品の最長流れ部分を短冊形状に置き換えて
シミュレーション解析を行ない、その解析結果の加工品
質として射出充填圧力、金型入口・出口温度差、反り、
成形収縮率及び射出・冷却時間の５項目を使用すること
により、解析に要するコンピュータ時間が少なくて、か
つ種々の加工品質を総合した運転条件最適化を実現でき
る。
【図１】本発明の一実施例に係る加工機械の運転条件最
適化システムを示すシステム構成図。
適化システムを示すシステム構成図。
【図２】同システムにおける設定条件最適化の基本フロ
ーチャート。
ーチャート。
【図３】図２の工程Ａ１の詳細を示すフローチャート。
【図４】図２の工程Ａ２の詳細を示すフローチャート。
【図５】図２の工程Ａ３の詳細を示すフローチャート。
【図６】図２の工程Ａ４の詳細を示すフローチャート。
【図７】加工品質の重回帰式のグラフ例を示す図。
【図８】総合評価ランクＧの最適化のグラフ例を示す
図。
図。
【図９】射出成形解析の簡略化モデルを示す図。
【図１０】射出成形のシミュレーション解析フローチャ
ート。
ート。
【図１１】射出成形のシミュレーション解析を利用した
運転条件最適化の結果例を示す図。
運転条件最適化の結果例を示す図。
１…加工機械、 ２…制御装置、 ３…計算装置、
４…ＣＲＴ、 ５…キーボード、 ６…ユーザ
ーインターフェース、 １１〜１５…信号線、Ａ１〜Ａ
５…システムの基本工程、Ｂ１〜Ｂ１４…システムの細
部工程（各種データファイルを含む）、Ｃ１〜Ｃ３…射
出成形のシミュレーション解析の工程。
４…ＣＲＴ、 ５…キーボード、 ６…ユーザ
ーインターフェース、 １１〜１５…信号線、Ａ１〜Ａ
５…システムの基本工程、Ｂ１〜Ｂ１４…システムの細
部工程（各種データファイルを含む）、Ｃ１〜Ｃ３…射
出成形のシミュレーション解析の工程。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−286006（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−248723（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−249722（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) B29C 45/76 - 45/82
Claims (3)
- 【請求項１】 加工機械の複数の加工品質と加工機械の
運転条件因子との関係について加工シミュレーション解
析を行ない、その解析データを用いて各加工品質毎に運
転条件因子による重回帰を行なって各加工品質の重回帰
式を算出する手段と、上記各加工品質の値をランク値に
変換する式と各加工品質の重みとを設定する手段と、上
記各加工品質のランク値と重みとを乗算したものの合計
を評価関数とし、上記重回帰式により予測される各加工
品質値を当てはめた評価関数の値が最適になる運転条件
を算出して設定する手段とを具備したことを特徴とする
特徴とする加工機械の運転条件最適化システム。 - 【請求項２】 加工機械の各運転条件因子について下限
値、中間値、上限値の３水準値を設定し、加工シミュレ
ーション解析の運転条件因子水準はそれら３水準値の中
からランダムに割り当てて加工シミュレーション解析を
実施するようにしたことを特徴とする請求項１記載の加
工機械の運転条件最適化システム。 - 【請求項３】 射出成形品の最長樹脂流れ部分を短冊形
状に置き換えてシミュレーション解析を行ない、そのシ
ミュレーション解析の加工品質として射出充填圧力、金
型入口・末端樹脂温度差、反り、成形収縮率及び射出・
冷却時間の５項目を使用することを特徴とする請求項１
または請求項２記載の加工機械の運転条件最適化システ
ム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24823492A JP3354599B2 (ja) | 1992-09-17 | 1992-09-17 | 加工機械の運転条件最適化システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24823492A JP3354599B2 (ja) | 1992-09-17 | 1992-09-17 | 加工機械の運転条件最適化システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0691715A JPH0691715A (ja) | 1994-04-05 |
| JP3354599B2 true JP3354599B2 (ja) | 2002-12-09 |
Family
ID=17175160
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24823492A Expired - Fee Related JP3354599B2 (ja) | 1992-09-17 | 1992-09-17 | 加工機械の運転条件最適化システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3354599B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08147357A (ja) * | 1994-11-22 | 1996-06-07 | Nec Yamagata Ltd | 製造装置の簡易モデリング方法 |
| IT201700062960A1 (it) * | 2017-06-08 | 2018-12-08 | Inglass Spa | Apparecchiatura di stampaggio ad iniezione di materie plastiche |
| CN109159392A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-08 | 科控工业自动化设备（上海）有限公司 | 一种注塑件模具工艺参数自动优化的方法及控制系统 |
-
1992
- 1992-09-17 JP JP24823492A patent/JP3354599B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0691715A (ja) | 1994-04-05 |
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