Einführung in die Welt der Kunststoffe

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Animierte Slideshow zur Anwendung dieses (Selbst-) Evaluationsinstruments Hierin können Sie sich mit den Schnittstellen und verschiedenen Funktionen der.
Advertisements

Vom graphischen Differenzieren
Das duale Zahlensystem
Projektarbeit Kreiselpresse
TECHNISCHE UNIVERSITÄT DARMSTADT Naive Bayes for Ranking
Strukturlösung mit Hilfe der Patterson-Funktion
5. Sortier-Algorithmen Vorbemerkungen:
1 1. Splineglättung 1.1 Motivation 1.2 Notation 1.3 Splineglättung
Verfahren zur Skalierung der Nutzbarkeit von Freizeit Oder: wie messe ich, dass Mittwoch nicht Samstag ist?
Schwingendes Reagenzglas
C.M. Presents D.A.R. und Ein Bisschen dies und das!
Wissensmanagement mit semantischen Netzen – Analyse und Vergleich verschiedener Softwarelösungen Autor: Holger Wilhelm Referentin: Prof. Dr. Uta Störl.
Erschließen von semantischen Referenzen mit Ontology-Reasoning-Werkzeugen Das Ziel dieser Masterarbeit war die Erweiterung des ORBI Systems um ein Inferenz-System.
Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme MuSofT LE Capability Maturity Model Tailoring Tailoring bedeutet ungefähr: Maßschneidern.
Was ist und wie prüft man Qualität
Was ist Qualität ? Qualität von Produkten oder Dienstleistungen ist das Gesamtergebnis aller Aktivitäten in jeder Phase des gesamten Leistungsprozesses.
Bestimmung des Next-Arrays im KMP-Algorithmus
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (20 - AVL-Bäume: Entfernen, Bruder-Bäume) Prof. Th. Ottmann.
Computerkurs: Quantitative Auswertung biochemischer Experimente
Computerkurs: Quantitative Auswertung biochemischer Experimente Guten Morgen.
Computerkurs: Quantitative Auswertung biochemischer Experimente Tag 8 Einführung in die numerische Integration Aufgabe 18: Simulation einer Assoziationskinetik.
Beispiele für Gleichungssysteme
Hypothesen testen: Grundidee
Support.ebsco.com Lernprogramm zur einfachen Suche in wissenschaftlichen Bibliotheken.
2. Univariate Regressionsanalyse 2.1 Das statische Regressionsmodell
Anwendungen der PCR und von Hybridisierungstechniken
Was sind Histogramme? (1)
Messung des pH-Wertes von Weinsäure.
Tutorium
Übungen zur Vorlesung Stochastik und ihre Didaktik
Kakuro Regeln und Strategien
Nachtragsfall 1: Leistungsänderung
Wie entsteht eine Wettervorhersage?
INSTITUT FÜR SPORTWISSENSCHAFTEN DER UNIVERSITÄT INNSBRUCK
Abschlussvortrag zur Studienarbeit
Beweissysteme Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 06/
§3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme
Gleichungen und Gleichungssysteme
Auswirkungen von körperlicher Aktivität
Hallo Ich möchte einen Text einer Folie nicht einfach nur einfliegen lassen, sondern genau diesen Text, der schon an einer bestimmten Stelle steht, vergrößern.
1 Nutzen Sie diese Powerpoint-Präsentation beim Selbstlernen oder in Veranstaltungen zur Einführung in das jeweilige Thema. Einführung Lernmodul Nutzungsbedingungen:
Datenreihen erzeugen –
Coaching-Tools II Workshop Gruppencoaching
Wider den Methodenzwang
Projekt: Schüler verbessern ihren Unterricht
Brückenschaltung.
Disziplin 3: Cycle. Man geht aus von zwei 3er-Stapeln und einem 6er-Stapel
Toleranzanalyse und Simulation Beispiel 1, Montage von Einzelteilen
Zweischichtsysteme, die in direkt beheizten Gasöfen eingebrannt wurden, weisen Probleme in der Zwischenschichthaftung aus der Decklack kann (in einigen.
Messergebnis Das Messergebnis ist der Näherungswert für den wahren Wert der Messgröße, der durch Auswertung der mit einer Messeinrichtung gewonnenen Messwerte.
Vom graphischen Differenzieren
Experiment mit Luftkissenbahn
ExKurs EinfG 1/13 Dr. Barbara Hoffmann LiteraturKompetenz Objekte einfügen: Tabellen Mit dem elektronischen Schreiben ist es Ihnen leicht gemacht,
Der Masse auf der Spur Stand
Plakatwerbung: Wie wichtig sind Farben wirklich?
Präsentation mit dem Medium PowerPoint
Gegenstand der Psychologie
setzt Linearität des Zusammenhangs voraus
2.5.2 Multivariate Monte Carlo-Simulation
IPERKA 6 Schritt- Methode
ExKurs EinfG 1/8 Dr. Barbara Hoffmann LiteraturKompetenz Mit dem elektronischen Schreiben ist es Ihnen leicht gemacht, Objekte in Ihren Text.
Chemie Olympiade Forschungsthema: Der Atombau.
Computergestützte Implantatsplanung und Ausführung
EIN NEUES ENSEMBLE- KLASSIFIKATIONSVERFAHREN Tim Schneider Rotation Forest.
Univ.-Prof. Dr.-Ing. H. Nacken Vorlesung Wasserwirtschaft & Hydrologie I Themen: Vorlesung 8 Statistik Dichtefunktionen Jährliche und partielle Serien.
Dr. Wolfram Amme, Semantik funktionaler Programme, Informatik II, FSU Jena, SS Semantik funktionaler Programme.
Unterschiedliche Wellenlängen der Spektralfarben sind ein abstrakter Lerninhalt. Unterschiedliche Wellenlängen sind hingegen bei Schallwellen als Tonhöhe.
Thema und Fragestellung Schüler/innen werden mit einer Kombinationsübung von Klang und Bewegung konfrontiert. Die ‚Coca Cola‘-Übung wird nach dem Sichern.
Volldigitale, dreidimensionale Operationsplanung in der Dysgnathie-Chirurgie M. Neuhaus 1, A. Zeller 1, N.-C. Gellrich 1, M. Rana 1 1 Klinik und Poliklinik.
► In einem Test werden 10 norwegische Verben gezeigt, wobei bei jedem Verb anstelle einer deutschen Übersetzung ein akustisches Signal oder ein Bild steht:
 Präsentation transkript:

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow 1. Problematik Die Vorhersage von Einfallstellen ist derzeit nur mit unbefriedigender Genauigkeit möglich. Das in Autodesk Simulation Moldflow integrierte Ergebnis „Sink Marks Estimate“ liefert, insbesondere bei der 3D Simulation, ungenaue bzw. fehlerhafte Ergebnisse. Deutlich bessere Ergebnisse erhält man mit der Auswertung der volumetrischen Schwindung über den Bauteilquerschnitt. Unterschiede der volumetrischen Schwindung zwischen der Kern- und Randschicht lassen, nach eigener Erfahrung, einen realitätsnahen Rückschluss auf die Bildung von Einfallstellen zu. Die ermittelten Schwindungswerte gelten aber nicht für alle Kunststoffmaterialien in gleicher Weise. Es lassen sich lediglich Anhaltswerte für die volumetrische Schwindung für bestimmte Materialklassen aufstellen, bei denen mit Einfallstellen zu rechnen ist. Aber auch innerhalb dieser Materialklassen, kann es erfahrungsgemäß zu Abweichungen kommen. Aus diesem Grund wurden in der Vergangenheit produzierte Teile mit den Ergebnissen der Simulation abgeglichen. An den Stellen an denen Einfallstellen am Produkt auftraten, wurde die volumetrische Schwindung in der Simulation ermittelt und die Werte archiviert, so daß man bei nachfolgenden Simulationen mit dem gleichen Material eine verbesserte Vorhersage treffen konnte. Diese Vorgehensweise hat deutlich bessere Ergebnisse zur Folge , als die Verwendung der Einfallstellenstellenergebnisse der Software. Bei neuen oder unbekannten Werkstoffen stellt sich die Frage der Einfallstellenbildung bzw. –vorhersage jedoch immer wieder erneut. 11.07.2014

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow Lösungsversuch – Ermittlung von Grenzwerten zur Bildung von Einfallstellen Die bereits beschriebene Vorgehensweise, liefert Schwindungswerte , die zur Bildung von Einfallstellen führen immer erst nach Abmusterung des Bauteils. In vielen Fällen ist es auch schwierig die Parameter der Abmusterung zu erhalten, was einen Abgleich zwischen Realität und Simulation erschwert. Aus diesem Grund hat sich wekona entschlossen, Grenzwerte für die volumetrische Schwindung, die zur Bildung von Einfallstellen führen, schon im Vorfeld zu bestimmen. Und dies am Besten für den zur Anwendung anstehenden Kunststoff. Zur Ermittlung dieser Werte wurden ein Versuchswerkzeug konstruiert und gebaut, das es nun erlaubt gespritzte Bauteile mit den Ergebnissen der Simulation abzugleichen. Dabei liefern ein eingebauter Druck- und Temperatursensor Werte, die es gilt, in der anschließenden Simulation möglichst genau abzubilden. Wurde dies erreicht, wird an den am gespritzten Bauteil erkennbaren Einfallstellen die volumetrische Schwindung ermittelt. Für unterschiedliche Einfallstellenausprägungen ergeben sich unterschiedliche Schwindungswerte, die man letztendlich noch klassifizieren kann, z.B. leichte oder tiefe Einfallstelle. 11.07.2014

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow 3. Das Musterteil Das Bauteil ist im Wesentlichen eine einfache Platte, die mit einem kleinen Filmanguß angespritzt wird. Auf der Unterseite dieser Platte befinden sich Zylinder mit unterschiedliche großen Durchmessern mit variierenden Abständen zum Anspritzpunkt. Diese Zylinder sorgen nun, in Abhängigkeit von Durchmesser und Abstand für unterschiedlich große Einfallstellen, die optisch und auch maßlich beurteilt werden können. Bild 1: Bauteil mit Angußverteiler Bild 2: Bauteil mit Drucksensor (blau) und Temperatursensor (rot) 11.07.2014

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow 4. Das Werkzeug Das Werkzeug wurde in Autodesk Moldflow komplett vernetzt. So konnten alle Werkzeugmaterialien definiert und berücksichtigt werden. Bild 3: Auswerferseite Bild 4: Düsenseite 11.07.2014

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow Abmusterung und anschließende Simulation Eine im Vorfeld durchgeführte Simulation mit dem Versuchsmaterial liefert die Ausgangsbasis zur Einstellung des Spritzgießprozesses. Bei der anschließenden Abmusterung werden der Werkzeuginnendruck und die Werkzeugoberflächentemperaturen an den auf Seite 3 gezeigten Positionen aufgezeichnet. Die verwendeten und archivierten Prozeßdaten werden nun in einer weiteren Simulationsrechnung eingegeben. Durch Anpassung des Nachdruckprofils wird versucht, den aufgezeichneten Werkzeuginnendruckverlauf bestmöglich nachzustellen. Bild 5: Werkzeuginnendruckverlauf (infolge Werkzeugatmung fällt der Druck erst nach dem Entformen auf Null ab) Bild 6: Druckverlauf an der Drucksensorposition 11.07.2014

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow 6. Auswertung Die Einfallstellen werden am gefertigten Bauteil optisch und maßlich (Tiefe) ausgewertet und die ermittelten Ergebnisse in die Tabelle eingetragen. Analog dazu wird für jede Meßstelle aus der Simulation die volumetrische Schwindung ermittelt und ebenfalls aufgezeichnet. Am Ende der Auswertung erhält man Schwindungswerte , die man Einfallstellen unterschiedlicher Ausprägung (keine, geringe oder starke Einfallstelle) zuordnen kann. Bild 7: Bewertungsblatt für die optische und maßliche Ausprägung der Einfallstelle 11.07.2014

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow 7. Vergleich Einfallstellenvorhersage AMI 2014 zur Realität In den beiden unten dargestellten Bildern wird das Ergebnis der Einfallstellenvorhersage aus der Simulation mit dem korrelierenden Bauteil aus der Abmusterung verglichen. Man kann gut erkennen, daß die in der Simulation ermittelten Einfallstellen in der Realität überhaupt nicht auftreten. Umgekehrt werden an der Musterplatte auftretende Einfallstellen in der Simulation nicht erkannt. Bild 8: Sink marks estimate Bild 9: zu Bild 8 korrelierende Musterplatte 11.07.2014

Einführung in die Welt der Kunststoffe Verbesserte Vorhersage von Einfallstellen mit Autodesk Simulation Moldflow 8. Zusammenfassung Durch die aufgezeigte Methode lässt sich die Vorhersagegüte von Einfallstellen verbessern. Man erhält damit materialspezifische Schwindungswerte, die sich von Einfallstellen an gefertigten Musterteilen ableiten. Für neue Bauteile kann man nun diese Schwindungswerte heranziehen und bekommt anhand der zur Verfügung gestellten Musterteile auch optisch ein Gefühl dafür, welche Einfallstellenausprägung zu erwarten ist. Bild 10: Averaged volumetric shrinkage. Dieses Ergebnis liefert eine deutlich bessere Übereinstimmung zur Realität. Nur eine Aussage über die Einfallstellenausprägung ist damit nicht möglich. Bild 11: zu Bild 10 korrelierende Musterplatte 11.07.2014