JP5241310B2 - 成形品の変形形状の予測方法とその装置、変形形状の予測プログラムとその記憶媒体 - Google Patents

成形品の変形形状の予測方法とその装置、変形形状の予測プログラムとその記憶媒体 Download PDF

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Description

本発明は、成形品の変形形状の予測方法とその装置、変形形状の予測プログラムとその記憶媒体に関するものである。
射出成形品の変形形状を予測するソフトウエアとして、Moldflow Plastics Insight(登録商標)、3DTIMON(登録商標)、Moldex3D(登録商標)、等の樹脂流動解析ソフトウエアが市販されている。
これらのソフトウエアでは、樹脂物性を表すために近似モデルを用いたり、あるいは成形プロセスをシミュレートするため収縮挙動をモデル化して表現していることから、実際の現象とは差異がある。
すなわち、実際のそり量や収縮量等と予測値には差異が発生するため、高精度な変形形状の予測には限界がある。
このようなことから、特許文献1では、基本形状において得られた収縮データに基いて変形解析を行うことによって、樹脂物性の近似誤差や収縮挙動をモデル化することで発生する収縮率の推定誤差、等の影響を抑制して変形形状を予測する方法が提案されている。
ここでは、収縮率データが、肉厚やゲートからの流動長、あるいは射出温度、金型温度、保圧、等による成形条件との関係において表わされるものとして扱われ、このような成形条件による収縮率データに基づいて、変形形状の予測をする方法が開示されている。
特開2002−049650号公報
しかしながら、上記した特許文献1のような成形条件による収縮率データに基づいて変形形状の予測をする方法では、予測精度には限界がある。
実際には、上記予測方法で用いられる成形条件だけでは表すことのできない成形品の形成材料等による収縮挙動に影響される。
したがって、特許文献1のように、収縮率データを、肉厚やゲートからの流動長、あるいは射出温度、金型温度、保圧、等による成形条件との関係だけで捉えても、変形形状の予測をより高精度に行う上で、必ずしも満足の得られるものではない。
本発明は、上記課題に鑑み、実際の収縮率と予測値との間に生じる差異を抑制し、予測精度の高い変形形状の予測が可能となる成形品の変形形状の予測方法とその装置、変形形状の予測プログラムとその記憶媒体の提供を目的とするものである。
本発明の成形品の変形形状の予測方法は、
変形形状の予測を行う前の準備段階において、板厚の異なる部分を有する形状の、前記板厚の異なる部分において前記板厚を前記形状の最大板厚で除して第一の偏肉比を求める工程と、
前記形状に対し成形を行ない得られた成形品を実測し、前記求めた第一の偏肉比に対する収縮率を求める工程と、
前記予測の対象とされる予測対象形状から、前記予測対象形状の板厚の異なる部分の前記予測対象形状の板厚を前記予測対象形状の最大板厚で除して第二の偏肉比を求め、
前記求めた第二の偏肉比に対応する前記第一の偏肉比に対する前記収縮率から前記予測対象形状の収縮率を求め、
前記求めた収縮率から前記予測対象形状の変形形状を求める工程と、
を有することを特徴とする。
また、本発明の成形品の変形形状の予測方法は、前記求めた第一の偏肉比に対する収縮率を収縮率テーブルデータとして登録管理することを特徴とする。
た、本発明の成形品の変形形状の予測プログラムは、上記したいずれかに記載の成形品の変形形状の予測方法を、コンピュータに実行させることを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体は、上記した予測プログラムを記憶したことを特徴とする。
また、本発明の成形品の変形形状の予測装置は、
変形形状の予測を行う前の準備段階において、
板厚の異なる部分を有する形状の、前記板厚の異なる部分において前記板厚を前記形状の最大板厚で除して第一の偏肉比を求める第一の偏肉比算出部と、
前記求めた第一の偏肉比に対する収縮率を収縮率テーブルデータとして登録管理する記憶部と、
前記予測の対象とされる予測対象形状から、前記予測対象形状の板厚の異なる部分の前記予測対象形状の板厚を前記予測対象形状の最大板厚で除して第二の偏肉比を求める第二の偏肉比算出部と、
前記求めた第二の偏肉比に対応する前記第一の偏肉比に対する前記収縮率を前記収縮率テーブルデータから関連付けるデータ分析部と、
前記関連付けられた収縮率に基づいて前記予測対象形状の収縮率を求め、前記求めた収縮率から変形形状を予測する変形形状予測部と、
を有することを特徴とする
本発明によれば、実際の収縮率と予測値との間に生じる差異を抑制し、予測精度の高い変形形状の予測が可能となる成形品の変形形状の予測方法とその装置、変形形状の予測プログラムとその記憶媒体を実現することができる。
上記構成によれば、実際の収縮率と予測値との間に生じる差異を抑制し、予測精度の高い成形品の変形形状の予測が可能となるが、それは本発明者が鋭意検討した結果によるつぎのような知見に基づくものである。
すなわち、前述したように、実際の収縮率は従来例のような成形条件たけでは表すことのできない成形品の形成材料等による収縮挙動に影響される。
このようなことから、実測した収縮率を元に成形品の変形形状の予測を行うことで、高精度な形状予測が可能であるという知見に基づき、本発明に至ったものである。
その際、このような収縮率の実測を全ての成形品に対して行うことは、時間や労力を要することとなる。
そのため、本発明においては、変形形状の予測を行う前の準備段階において、実測収縮率を形状特徴と関連づけて算出された収縮率テーブルデータが準備される。
そして、変形形状の予測を行う際に、予測の対象とされる形状特徴と対応した収縮率データを、上記準備段階で準備され収縮率テーブルデータから読み出し、これらを元にして変形形状を予測する。
以上の成形品の変形形状の予測方法は、これをコンピュータに実行させるようにした成形品の変形形状の予測プログラムを構成することができる。
また、この成形品の変形形状の予測プログラムを記憶するようにしたコンピュータが読み取り可能の記憶媒体を構成することができる。
また、この成形品の変形形状の予測方法は、特に、射出成形加工用金型の設計を行う際、キャビティ等の形状を決定するための設計支援に好適に適用することができる。
[実施例1]
実施例1では、本発明を適用した成形品の変形形状の予測方法とその装置について説明する。
図1に、本実施例における成形品の変形形状の予測装置の構成例を説明するブロック図を示す。
図1において、1は入出力装置であり、入力装置としてはマウス、キーボード、出力装置としてはディスプレイ、プリンター、プロッター、等を含み構成される。
これらの入出力装置を通じ、コンピュータ上のプログラムへのデータ入力および出力が行われる。
また、2はコンピュータであり、このコンピュータ2により形状特徴算出部11、データ分析部12、収縮率算出部13、変形形状予測部14、変形形状表示部15のプログラムをロードし、演算処理が行われる。
また、3はコンピュータの補助記憶装置であり、この補助記憶装置3には、形状データ4、実測収縮率データ5、形状特徴データ6、収縮率テーブルデータ7、成形条件データ8、収縮歪データ9、変形形状データ10、等が記憶され格納されている。
本実施例において、変形形状の予測を行う前準備として、補助記憶装置3にはつぎのようなデータが記憶されている。
まず、予め準備された成形品形状につき、予測の対象とされる成形品形状と類似する特定された一つの形態による形状に関する形状データ(以下、これを形状データ4−1と記す)が記憶(登録)されている。
ここで、特定された形態による形状としては、例えば、図5に示すような細長形状、図12に示すような片面がそれぞれ凹凸とされた軸対称形状、図13に示すような両面が突とされた形状、等により特定された形態による形状を挙げることができる。
本実施例における上記した一つの特定の形態とは、これらの特定された形態による形状のうちの、いずれか一つの形態による形状を指している。
また、補助記憶装置3には、上記形状データ4−1における各形状を備えた成形品を、所定の成形条件に基づいて成形を行った際の、実測による実測収縮率データが記憶(登録)されている。
また、補助記憶装置3には、データ分析部12によって上記実測収縮率と上記形状データ4−1における形状に対する形状特徴との関連を分析し、これら実測収縮率と形状特徴を関連づけて算出した収縮率テーブルデータ7が記憶(登録)されている。
なお、ここで、上記形状特徴は、形状特徴算出部11によって、メッシュ分割された上記形状データ4−1を元に、その各部の形状特徴が算出され、補助記憶装置3に形状特徴データ6として記憶(登録)されている。
このような形状特徴として、例えば、板厚、偏肉比、板厚差、等が挙げられる。
以上のような、前準備段階で用意された上記各データを適用して、つぎのように変形形状の予測が行われる。
まず、形状特徴算出部11において、予測の対象とされる形状データが読み込まれる。
この形状データは、上記した予め準備された成形品形状についての形状データ4−1とは異なり、これから変形形状を予測するための予測の対象とされる形状データ(以下、これを形状データ4−2と記す)である。
そして、この形状データ4−2に基づいた形状特徴データ6−2(図2参照)を算出する。
次に、収縮率算出部(収縮歪算出部)13において、形状データ4−2に基づいて算出された形状特徴データ6−2と、これに対して適用される成形条件データ8−2(図2参照)とを元にして、
これらと対応した収縮率データを、形状予測前準備部の収縮率テーブルデータ7から読み出す。
そして、これらを元にして収縮歪データ9を算出する。
次に、変形形状予測部14において、収縮歪みデータ9を読み込んで変形形状を予測する。
つぎに フローチャートを用いて、上記変形形状の予測方法の手順について、更に詳細に説明する。
図2に、本実施例における成形品の形状予測方法の手順について説明するフローチャートを示す。
図2において、S1は形状予測前準備部であり、S2は形状予測部である。
この形状予測前準備部S1は、形状予測を行う前の準備段階であり、実測収縮率と形状データ4−1に対する形状特徴データ6−1とを関連づけて算出し、収縮率テーブルデータ7を得るためのステップである。
また、形状予測部S2は、形状データ4−2に対する形状特徴データ6−2、収縮率テーブルデータ7、成形条件データ8−2に基づいて、収縮歪データ9を算出して変形形状を予測するためのステップである。
まず、この形状予測前準備部S1について説明する。
形状特徴算出部11で形状データ4−1を読み込み、形状特徴データ6−1を出力する。
この形状特徴の一例として、2つの形状を元にして、板厚を計算した図を、図5(a)に示す。
図5(a)の例では、1つが4mm、他方1つが8mmの板厚を備え、それらが計算された濃淡図により表示されている。
これらの形状特徴としては、偏肉比として板厚を最大板厚で除した値、板厚差として最大板厚部との差、板厚の変化率等が計算され、これらの値は12のデータ分析部において使用される。
実測収縮率データ5は、1つのデータに限定されるものではない。
実際の成形では1つの形状に対し、成形条件を変え成形を行うことで成形条件に対応した複数の成形品形状が得られる。
したがって、1つの形状においても、複数の成形条件データ8−1に対応した、複数の実測収縮率データ5が得られる。
実測した収縮率の一例を図6に示す。
図6(a)は、図5(a)の形状をした金型を用い、成形条件として成形圧力を変更し、X,Y,Z方向の各方向の収縮率を測定した結果、得られたテーブルデータを形状特徴である板厚と関連づけ、表として示した図である。
図5(b)は、成形条件および収縮率の測定結果は同じであるが、形状特徴として、偏肉比と収縮率を関連づけ、表として示した図である。
また、形状データ4−1も、1つの形状に限定されるものではなく、特定された一つの形態による形状について、形状特徴算出部11において複数の形状特徴データ6−1を算出することができる。
例えば、形状は異なるが類似形状に分類される形状の形状特徴を計算した一例を図5(b)に示す。
図5(b)の例では板厚が5mmから10mmの部分があるため、それらが計算され濃淡図にて表示されている。
また、成形条件データ8−1および実測収縮率データ5も、1つの形状のものに限定されるものではなく、複数の形状について成形条件を振ることで各形状につき複数の成形条件データ8−1およびそれに対応した複数の実測収縮率データ5が得られる。
一例として、図5(b)の形状の金型を用いて成形条件を変えて成形を行い、成形品および金型の寸法を元に各方向の収縮率を算出した結果を、形状特徴の1つである板厚と関連づけた表を図7に示す。
また、データ分析部12においては、複数の形状に対して得られた成形条件データ8−1に対応する実測収縮率データ5を分析し、これらの収縮率と形状特徴とを関連づけ、収縮率テーブルデータ7として出力する。
一例として、図5(a),図5(b)に示した形状について測定した実測収縮率データを、形状特徴の1つである板厚に関連づけテーブルデータにし、表にしたものを図8に示す。
この例では収縮率は成形圧および板厚に依存するものとして示している。
なお、収縮率と成形条件、形状特徴依存の関連は必ずしもテーブルデータである必要はなく関数として表しても良い。
以上のフォローに沿って収縮率テーブルデータ7が得られれば、形状予測の前準備は終了する。
つぎに、変形形状を予測する部分S2について、図2のフローチャートに沿って更に説明する。
まず、形状特徴算出部11により、形状データ4−2を読み込み、形状特徴データ6−2を算出する。
ここでいう形状データ4−2は、前述したように前準備の際に用いた形状データ4−1と異なり、これから変形形状を予測するための予測の対象とされる形状のデータを示している。
次に、収縮歪算出部13において、上記算出された形状特徴データ6−2に対応する実測収縮率を前記準備段階の収縮率テーブルデータから読み込む。
そして、更に上記形状特徴データ6−2およびこれに適用する成形条件データ8−2を元に、収縮歪データ9が算出される。
一例として、上記予測の対象とされる形状を、図5(b)に示した収縮率の実測を行った形状とした場合について説明する。
適用する成形条件を図9に示す。適用する成形圧は75MPaであるが、実測の成形圧は60,80,100MPaであるため、これらの成形圧の収縮率データを元に内挿して、形状特徴6である板厚に依存する収縮率を、変形形状の予測を計算する際に使用する。
図5(b)の形状特徴を元に収縮ひずみを算出した結果を図10に示す。
図10(a),(b),(c)はそれぞれX,Y,Z方向の歪を示している。
次に、変形形状予測部14によって、収縮ひずみデータ9を読み込み変形形状データ10を出力する。
次に、変形形状表示部15において、変形形状データ10を読み込み、変形後の形状を表示する。
このような手順により、実測の収縮率を元に、形状予測をすることができる。
図10に示された収縮歪を元に弾性解析により変形形状を算出し、その形状を表示した図を図11に示す。
形状の外表面をメッシュで示したものが、金型形状であり、その内部にシェーディング表示した形状が変形量を30倍にした成形品の形状を示している。
[実施例2]
実施例2においては、実施例1の構成に、形状分類選択部と、収縮率DBMS(収縮率登録・管理部)を付加した構成例について説明する。
図3に、本実施例の構成例について説明するブロック図を示す。
図3において、S101は形状分類選択部、S102は収縮率DBMSである。本実施例において、形状分類選択部(S101)と収縮率DBMS(S102)を除いて、他の構成は基本的に実施例1の構成と同じである。
ここで、形状分類とは、例えば、図5に示すような細長形状、図12に示すような片面がそれぞれ凹凸とされた軸対称形状、
図13に示すような両面が凸とされた形状、等による複数の異なる形態による形状が、それらの形態による形状データ毎に分類されていることを指している。
本実施例の形状分類選択部(S101)は、変形予測を行う前準備の段階において、形状分類から特定の形態による形状データを選択可能に構成されている。
より具体的には、この形状分類選択部(S101)により、変形予測を行う前準備部において、予め登録された上記複数の異なる形態による形状データ4−1に基づく形状分類の中から、予測の対象とされる成形品の形状と類似する形状が選択される。
また、本実施例の収縮率DBMS(S102)は、変形予測を行う前準備の段階において、上記形状分類毎に収縮率テーブルデータを登録または管理するように構成されている。
この収縮率DBMS(S102)では、つぎのようにして、上記形状分類毎に収縮率テーブルデータを登録または管理される。
まず、同じ形状分類の中で、各寸法を変えた形状4−1において、成形条件データ8−1を変え、金型および成形品の寸法を実測し、実測収縮率5が算出される。
算出された収縮率は、データ分析部12において、収縮率を形状特徴に関連づけた収縮率テーブルデータ7が算出される。
算出された収縮率テーブルデータ7は、形状分類毎に収縮率DBMS(S102)において登録または管理される。
つぎに フローチャートを用いて、本実施例における変形形状の予測の手順について説明する。
図4に、本実施例における成形品の形状予測の手順について説明するフローチャートを示す。
本実施例において、変形形状の予測を行うに際し、まず、形状分類選択部(S101)において、予め登録された形状分類の中から、予測の対象とされる成形品の形状と類似する形状を選択する。
つぎに、上記形状分類が選択されると、収縮率DBMS(S102)に登録された収縮率テーブルデータの中から対応する収縮率テーブルデータ7が決定される。
次に、形状特徴算出部11において、予測の対象となる形状データ4−2を読み込み、この読み込まれた形状データに対する形状特徴データ6−2が計算される。
次に、収縮歪算出部13において、変形予測を行う前準備部の収縮率テーブルデータ7を読み込み、更に上記形状特徴データ6−2およびこれに適用する成形条件データ8−2を元に、収縮歪データ9が算出される。
次に、変形形状予測部14において、収縮歪データを読み込み、変形形状10が出力される。
本実施例では、このような手順を経て変形形状を予測することが可能となる。
本発明の実施例1における成形品の変形形状の予測装置の構成例を説明するブロック図である。 本発明の実施例1における成形品の変形形状の予測方法の手順を説明するフローチャートである。 本発明の実施例2における成形品の変形形状の予測方法について説明するブロック図である。 本発明の実施例2における成形品の変形形状の予測方法の手順を説明するフローチャートである。 本発明の実施例1における形状データおよび形状特徴の算出例として板厚分布を表示した例を示す図である。 本発明の実施例1における図5(a)の形状の実測収縮を形状特徴および成形圧に関連づけグラフ表示した図である。(a)は形状特徴として板厚を、(b)は形状特徴として偏肉比を用いた図である。 本発明の実施例1における図5(b)の形状の実測収縮を形状特徴に関連付けグラフ表示した図である。 本発明の実施例1における図5(a)、(b)2つの形状での実測収縮率を形状特徴である板厚と、成形圧に関連付けグラフ表示した図である。 本発明の実施例1における変形形状を予測する際に用いる成形条件の表である。 本発明の実施例1における形状の収縮歪を表示したもので、(a),(b),(c)はそれぞれx,y,z方向の歪分布を表した図である。 図10に示された収縮歪を元に弾性解析により算出された変形形状を表示した図。 本発明の実施例2における片面がそれぞれ凹凸とされた軸対称形状による形状分類について説明する図。 本発明の実施例2における両面が凸の形状による形状分類について説明する図。
符号の説明
1:入出力装置
2:コンピュータ
3:補助記憶装置
4−1:形状予測前準備部における形状データ
4−2:測の対象とされる形状に対する形状データ
5:実測収縮率データ
6−1:形状予測前準備部における形状特徴データ
6−2:予測の対象とされる形状に対する形状特徴データ
7:収縮率テーブルデータ
8−1:形状予測前準備部における成形条件データ
8−2:測の対象とされる形状に対する成形条件データ
9:収縮歪データ
10:変形形状データ
11:形状特徴算出部
12:データ分析部
13:収縮率算出部(収縮歪み算出部)
14:変形形状予測部
15:変形形状表示部

Claims (5)

  1. 成形品の変形形状の予測方法であって、
    変形形状の予測を行う前の準備段階において、板厚の異なる部分を有する形状の、前記板厚の異なる部分において前記板厚を前記形状の最大板厚で除して第一の偏肉比を求める工程と、
    前記形状に対し成形を行ない得られた成形品を実測し、前記求めた第一の偏肉比に対する収縮率を求める工程と、
    前記予測の対象とされる予測対象形状から、前記予測対象形状の板厚の異なる部分の前記予測対象形状の板厚を前記予測対象形状の最大板厚で除して第二の偏肉比を求め、
    前記求めた第二の偏肉比に対応する前記第一の偏肉比に対する前記収縮率から前記予測対象形状の収縮率を求め、
    前記求めた収縮率から前記予測対象形状の変形形状を求める工程と、
    を有することを特徴とする成形品の変形形状の予測方法。
  2. 前記求めた第一の偏肉比に対する収縮率を収縮率テーブルデータとして登録管理することを特徴とする請求項1に記載の成形品の変形形状の予測方法。
  3. 請求項1または請求項2に記載の成形品の変形形状の予測方法を、コンピュータに実行させることを特徴とする成形品の変形形状の予測プログラム。
  4. 請求項に記載の成形品の変形形状の予測プログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能の記憶媒体。
  5. 成形品の変形形状の予測装置であって、
    変形形状の予測を行う前の準備段階において、
    板厚の異なる部分を有する形状の、前記板厚の異なる部分において前記板厚を前記形状の最大板厚で除して第一の偏肉比を求める第一の偏肉比算出部と、
    前記求めた第一の偏肉比に対する収縮率を収縮率テーブルデータとして登録管理する記憶部と、
    前記予測の対象とされる予測対象形状から、前記予測対象形状の板厚の異なる部分の前記予測対象形状の板厚を前記予測対象形状の最大板厚で除して第二の偏肉比を求める第二の偏肉比算出部と、
    前記求めた第二の偏肉比に対応する前記第一の偏肉比に対する前記収縮率を前記収縮率テーブルデータから関連付けるデータ分析部と、
    前記関連付けられた収縮率に基づいて前記予測対象形状の収縮率を求め、前記求めた収縮率から変形形状を予測する変形形状予測部と、
    を有することを特徴とする成形品の変形形状の予測装置
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