Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7845976B2 - Resin molding analysis method, program, and recording medium - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7845976B2 - Resin molding analysis method, program, and recording medium - Google Patents

Resin molding analysis method, program, and recording medium

Info

Publication number
JP7845976B2
JP7845976B2 JP2022151484A JP2022151484A JP7845976B2 JP 7845976 B2 JP7845976 B2 JP 7845976B2 JP 2022151484 A JP2022151484 A JP 2022151484A JP 2022151484 A JP2022151484 A JP 2022151484A JP 7845976 B2 JP7845976 B2 JP 7845976B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
analysis
resin
molded product
flow
parameters
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2022151484A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2023054760A (en
Inventor
高光 山田
亮 中野
正人 廣井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toray Engineering Co Ltd
Original Assignee
Toray Engineering Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toray Engineering Co Ltd filed Critical Toray Engineering Co Ltd
Publication of JP2023054760A publication Critical patent/JP2023054760A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7845976B2 publication Critical patent/JP7845976B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Injection Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)

Description

この発明は、樹脂成形解析方法、プログラムおよび記録媒体に関する。 This invention relates to a resin molding analysis method, a program, and a recording medium.

従来、樹脂成形解析方法が知られている(たとえば、特許文献1参照)。 Conventional methods for analyzing resin molding are known (see, for example, Patent Document 1).

上記特許文献1には、樹脂成形時の樹脂の流動解析を行う樹脂成形解析方法が開示されている。この特許文献1の樹脂成形解析方法では、射出成形機の固有の機差(個体差)を補正することにより、樹脂成形品の品質を精度よく予測するように構成されている。具体的には、個々の射出成形機に応じて成形条件としてのパラメータを調整して解析を行うように構成されている。 Patent Document 1 discloses a resin molding analysis method for analyzing the flow of resin during resin molding. This resin molding analysis method in Patent Document 1 is configured to accurately predict the quality of resin molded products by correcting for the inherent machine differences (individual differences) of injection molding machines. Specifically, it is configured to adjust the parameters as molding conditions according to each individual injection molding machine before performing the analysis.

特開2020-157629号公報Japanese Patent Publication No. 2020-157629

上記特許文献1の樹脂成形解析方法では、個々の射出成形機に応じて成形条件としてのパラメータを調整して解析を行っているため、射出成形機の固有の機差(個体差)に対応するように成形条件としてのパラメータを適した値に調整することが可能であるものの、成形品の形状に対応するように成形条件としてのパラメータを適した値に調整することは困難である。このため、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことが困難であるという問題点がある。 In the resin molding analysis method described in Patent Document 1, the parameters as molding conditions are adjusted according to each individual injection molding machine. While this allows for adjustment of the molding condition parameters to appropriate values to accommodate the inherent machine differences (individual differences) of each injection molding machine, it is difficult to adjust the molding condition parameters to appropriate values to correspond to the shape of the molded product. Therefore, there is a problem in that it is difficult to perform accurate resin flow analysis of the molded product according to its shape.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の1つの目的は、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことが可能な樹脂成形解析方法、プログラムおよび記録媒体を提供することである。 This invention was made to solve the above-mentioned problems, and one of its objectives is to provide a resin molding analysis method, program, and recording medium that can accurately analyze the resin flow of a molded product according to its shape.

上記目的を達成するために、この発明の第1の局面による樹脂成形解析方法は、樹脂成形時の樹脂の流動解析を行う工程と、流動解析の解析結果と、樹脂成形品の実測値とに基づいて、解析条件に対して順解析を行い、順解析の結果と、設計目標値との差から目的関数を設定し、目的関数を最小化または最大化するような設計パラメータの感度を逆解析により求めることにより、解析結果と実測値との差の大きさを示す指標としての感度分布を取得し、感度分布の感度の大小に応じて補正量を増減させることにより、流動解析の解析結果を実測値に合うように補正するための、流動解析における補正する対象パラメータおよび補正値を含む補正手法を複数取得する工程と、取得した複数の補正手法のうち条件が近似する補正手法を用いて、任意の形状の成形品の所定位置における対象パラメータを設定して、解析処理を行うことにより任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程と、を備える。 To achieve the above objective, the resin molding analysis method according to the first aspect of this invention comprises: a step of performing a flow analysis of the resin during resin molding; a step of performing a forward analysis on the analysis conditions based on the analysis results of the flow analysis and the measured values of the resin molded product, setting an objective function from the difference between the results of the forward analysis and the design target value, obtaining a sensitivity distribution as an indicator of the magnitude of the difference between the analysis results and the measured values by inverse analysis to obtain a sensitivity distribution as an indicator of the magnitude of the difference between the analysis results and the measured values, and obtaining a plurality of correction methods including the target parameters to be corrected in the flow analysis and correction values for correcting the analysis results of the flow analysis to match the measured values by increasing or decreasing the correction amount according to the magnitude of the sensitivity distribution; and a step of performing a flow analysis of the resin of a molded product of an arbitrary shape by setting target parameters at a predetermined position of a molded product of an arbitrary shape using a correction method with similar conditions from among the plurality of acquired correction methods, and performing analysis processing .

この発明の第1の局面による樹脂成形解析方法では、上記のように、流動解析の解析結果を実測値に合うように補正するための、流動解析における補正する対象パラメータおよび補正値を含む補正手法を複数取得し、取得した補正手法を用いて任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う。これにより、成形品の形状に応じて対象パラメータを補正して樹脂の流動解析を行うことができるので、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことができる。また、任意の形状の成形品に対して、取得した補正手法の状態が類似する所定位置に対して対象パラメータの補正を行い樹脂の流動解析を行うことができるので、任意の形状の成形品に対する樹脂の流動解析に対する対象パラメータを容易に補正して設定することができる。また、解析結果と実測値との差を示す指標としての感度が大きい位置について対象パラメータを補正することができるので、流動解析の解析結果を実測値に容易に近づけることができる。 In the resin molding analysis method according to the first aspect of this invention, as described above, multiple correction methods are acquired, including target parameters and correction values in the flow analysis, for correcting the analysis results of the flow analysis to match the measured values, and the resin flow analysis of a molded product of any shape is performed using the acquired correction methods. As a result, the target parameters can be corrected according to the shape of the molded product and the resin flow analysis can be performed, so that the resin flow analysis of the molded product can be performed with high accuracy according to the shape of the molded product. Furthermore, since the target parameters can be corrected at predetermined positions where the state of the acquired correction method is similar for a molded product of any shape and the resin flow analysis can be performed, the target parameters for the resin flow analysis of a molded product of any shape can be easily corrected and set. In addition, since the target parameters can be corrected at positions where the sensitivity as an indicator showing the difference between the analysis result and the measured value is high, the analysis results of the flow analysis can be easily brought closer to the measured value.

この場合、好ましくは、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、任意の形状の成形品に対して、樹脂の流動長、成形品の肉厚、金型におけるコア側またはキャビティ側の領域判別、異方性収縮、成形品の端部からの距離、ノズル部からの距離、金型温度ばらつき、成形品のリブ部、成形品のボス部、冷却水管に対する位置、突き出しピンに対する位置、およびパーティングライン面に対する位置のうち少なくとも1つに基づいて、流動解析の所定位置を決定して、補正手法を用いて解析処理を行うことを含む。このように構成すれば、樹脂の流動長、成形品の肉厚、金型におけるコア側またはキャビティ側の領域判別、異方性収縮、成形品の端部からの距離、ノズル部からの距離、金型温度ばらつき、成形品のリブ部、成形品のボス部、冷却水管に対する位置、突き出しピンに対する位置、およびパーティングライン面に対する位置のうち少なくとも1つに基づいて、樹脂の流動状態が共通する所定位置を容易に決定することができる。 In this case, preferably, the step of performing a resin flow analysis on a molded product of any shape includes determining a predetermined position for the flow analysis based on at least one of the following: resin flow length, molded product wall thickness, core-side or cavity-side region discrimination in the mold, anisotropic shrinkage, distance from the end of the molded product, distance from the nozzle, mold temperature variation, rib portion of the molded product, boss portion of the molded product, position relative to the cooling water pipe, position relative to the ejector pin, and position relative to the parting line surface, and then performing the analysis using a correction method. With this configuration, a predetermined position where the resin flow state is common can be easily determined based on at least one of the following: resin flow length, molded product wall thickness, core-side or cavity-side region discrimination in the mold, anisotropic shrinkage, distance from the end of the molded product, distance from the nozzle, mold temperature variation, rib portion of the molded product, boss portion of the molded product, position relative to the cooling water pipe, position relative to the ejector pin, and position relative to the parting line surface.

上記第1の局面による樹脂成形解析方法において、好ましくは、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、補正手法を用いて、流動解析における補正する対象パラメータとして、樹脂の流動特性、樹脂の物性値およびそり変形用パラメータのうち少なくとも1つを設定して、解析処理を行う。このように構成すれば、対象パラメータとして、樹脂の流動特性、樹脂の物性値またはそり変形用パラメータを補正して、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことができる。 In the resin molding analysis method according to the first aspect described above, preferably, the step of performing resin flow analysis of a molded product of any shape involves using a correction method to set at least one of the following as parameters to be corrected in the flow analysis: resin flow characteristics, resin physical properties, and warpage deformation parameters, and then performing the analysis. With this configuration, the resin flow characteristics, resin physical properties, or warpage deformation parameters can be corrected as target parameters, allowing for accurate resin flow analysis of the molded product according to its shape.

この発明の第2の局面によるプログラムは、第1の局面による樹脂成形解析方法をコンピュータに実行させる。 The program according to the second aspect of this invention causes a computer to execute the resin molding analysis method according to the first aspect.

この発明の第2の局面によるプログラムでは、上記第1の局面による樹脂成形解析方法をコンピュータに実行させることにより、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことができる。 In the program according to the second aspect of this invention, by having a computer execute the resin molding analysis method according to the first aspect described above, it is possible to perform a highly accurate analysis of the resin flow of a molded product according to the shape of the molded product.

この発明の第3の局面による記憶媒体は、第2の局面によるプログラムが記録され、コンピュータにより読み取り可能である。 The storage medium according to the third aspect of this invention stores the program according to the second aspect and is readable by a computer.

この発明の第3の局面による記憶媒体では、上記第2の局面によるプログラムを記録させることにより、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことが可能なコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することができる。 In the third aspect of this invention, a storage medium can be provided that, by recording the program described in the second aspect, is capable of accurately analyzing the resin flow of a molded product according to its shape, and is therefore a computer-readable recording medium.

本発明によれば、上記のように、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことができる。 According to the present invention, as described above, it is possible to perform a highly accurate flow analysis of the resin of a molded product according to its shape.

一実施形態による樹脂成形解析方法を実施するための構成例を示したブロック図である。This is a block diagram showing an example configuration for implementing a resin molding analysis method according to one embodiment. 一実施形態による成形品の形状の例を示した図である。This figure shows an example of the shape of a molded product according to one embodiment. 一実施形態による成形品の樹脂注入時の充填パターンの例を示した図である。This figure shows an example of a filling pattern during resin injection of a molded product according to one embodiment. 一実施形態による成形品のそり変形例を示した図である。This figure shows a modified example of a molded product with warping according to one embodiment. 一実施形態による成形品の評価位置を説明するための図である。This diagram illustrates the evaluation position of a molded product according to one embodiment. 一実施形態による成形品の感度分布の例を示した図である。This figure shows an example of the sensitivity distribution of a molded product according to one embodiment. 一実施形態による成形品の収縮歪の補正の例を示した図である。This figure shows an example of correcting shrinkage distortion in a molded product according to one embodiment. 一実施形態による拡張パラメータの取得処理を説明するためのフローチャートである。This is a flowchart illustrating the process of obtaining extended parameters according to one embodiment. 一実施形態による拡張パラメータを用いた解析処理を説明するためのフローチャートである。This is a flowchart illustrating the analysis process using extended parameters according to one embodiment. 一実施形態による充填パターン解析処理を説明するためのフローチャートである。This is a flowchart illustrating the filling pattern analysis process according to one embodiment. 一実施形態による充填パターンの例を示した図である。This figure shows an example of a filling pattern according to one embodiment. 一実施形態による成形品の円筒の真円度の評価例を説明するための図である。This figure illustrates an example of evaluating the roundness of a cylindrical molded product according to one embodiment.

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。 The following describes embodiments of the present invention based on the drawings.

図1~図11を参照して、一実施形態による樹脂成形解析方法について説明する。 A resin molding analysis method according to one embodiment will be described with reference to Figures 1 to 11.

本実施形態による樹脂成形解析方法は、成形品の流動解析を行い、成形品の状態を予測する方法である。具体的には、成形品の不良の発生を予測する方法である。 The resin molding analysis method according to this embodiment is a method for predicting the state of a molded product by performing a flow analysis of the molded product. Specifically, it is a method for predicting the occurrence of defects in the molded product.

(装置構成例)
本実施形態による樹脂成形解析方法は、コンピュータ1にプログラム3aを実行させることにより実施することができる。樹脂成形解析方法は、たとえば、図1に示すような装置構成によって実施可能である。コンピュータ1は、プログラム3aを実行可能に構成されている。コンピュータ1にプログラム3aを実行させることにより、樹脂成形解析装置100が構成されている。コンピュータ1にプログラム3aを実行させることにより行われる処理の一部または全部が、専用の演算回路等のハードウェアによって行われてもよい。
(Example of device configuration)
The resin molding analysis method according to this embodiment can be implemented by having a computer 1 execute program 3a. The resin molding analysis method can be implemented, for example, by the apparatus configuration shown in Figure 1. The computer 1 is configured to execute program 3a. The resin molding analysis apparatus 100 is configured by having the computer 1 execute program 3a. Some or all of the processing performed by having the computer 1 execute program 3a may be performed by hardware such as a dedicated calculation circuit.

図1の構成例では、コンピュータ1は、CPU(Central Processing Unit)などからなる1または複数のプロセッサ2と、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)および記憶装置などを含んだ記憶部3とを備える。記憶装置は、たとえば、ハードディスクドライブや半導体記憶装置などである。 In the configuration example shown in Figure 1, the computer 1 comprises one or more processors 2, such as a CPU (Central Processing Unit), and a storage unit 3 including ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and a storage device. The storage device is, for example, a hard disk drive or a semiconductor storage device.

コンピュータ1は、記憶部3に記憶されたプログラム3aをプロセッサ2に実行させることにより、樹脂成形解析を行うことが可能である。プログラム3aは、記録媒体7から読み出される他、インターネットなどのネットワークやLAN(Local Area Network)などの伝送経路8を介して外部サーバなどから提供されてもよい。記録媒体7は、光学ディスク、磁気ディスク、不揮発性半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、プログラム3aが記録されている。 Computer 1 can perform resin molding analysis by having the processor 2 execute the program 3a stored in the memory unit 3. The program 3a can be read from the recording medium 7, or it may be provided from an external server via a transmission path 8 such as the Internet or a LAN (Local Area Network). The recording medium 7 is a computer-readable recording medium such as an optical disk, magnetic disk, or non-volatile semiconductor memory, on which the program 3a is recorded.

記憶部3には、プログラム3aの他、樹脂成形解析を行うために利用される各種の解析用データ3bが記憶されている。解析用データ3bは、樹脂成形条件情報および樹脂成形品の特性を含む樹脂成形情報、成形時の樹脂の状態と成形品の特性の詳細とのシミュレーションを行う際のパラメータ、製品カテゴリ情報、形状特徴量、最適なパラメータの群、誤差率、解析に用いる数値データ、解析条件のデータなどが記憶されている。 The memory unit 3 stores program 3a, as well as various analysis data 3b used for resin molding analysis. The analysis data 3b includes resin molding information, including resin molding condition information and the characteristics of the molded product; parameters for simulating the detailed relationship between the resin state during molding and the characteristics of the molded product; product category information; shape features; a group of optimal parameters; error rates; numerical data used for analysis; and analysis condition data.

また、コンピュータ1は、液晶表示装置などの表示部4、キーボードおよびマウスなどの入力装置からなる入力部5、記録媒体7からプログラム3aや各種データを読み取るための読取部6を備えている。読取部6は、記録媒体7の種類に応じたリーダ装置などである。解析条件のデータは、入力部5を用いてユーザが入力することができる。解析用データ3bは、ユーザが作成した記録媒体から読み出したり、ユーザが外部サーバなどに作成しておいて、伝送経路8を介して外部サーバから取得したりしてもよい。 Furthermore, the computer 1 includes a display unit 4 such as a liquid crystal display, an input unit 5 consisting of input devices such as a keyboard and mouse, and a reading unit 6 for reading programs 3a and various data from a recording medium 7. The reading unit 6 is a reader device depending on the type of recording medium 7. Analysis condition data can be input by the user using the input unit 5. Analysis data 3b may be read from a recording medium created by the user, or it may be created by the user on an external server and retrieved from the external server via a transmission path 8.

(樹脂成形解析方法)
次に、樹脂成形解析方法について説明する。本実施形態では、流動解析における補正する対象パラメータおよび補正値を含む補正手法を複数取得し、取得した補正手法を用いて補正を行い任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う。
(Resin molding analysis method)
Next, the resin molding analysis method will be described. In this embodiment, multiple correction methods, including the target parameters to be corrected and the correction values in the flow analysis, are acquired, and the flow analysis of the resin of a molded product of any shape is performed by performing corrections using the acquired correction methods.

樹脂解析方法では、成形品が複数の解析メッシュ(小さな要素)に分割された解析メッシュ情報と、材料のデータと、成形条件と、解析パラメータとが入力されて、入力された情報に基づいて射出成形の解析が行われる。そして、解析結果として、樹脂の充填パターン、樹脂の圧力、温度、樹脂の配向、物性、そり変形、真円度、充填パターン、幾何公差、外観不良発生予測位置(ウエルド、ヒケ、フローマーク、焼け、シルバーストリーク)などの情報が出力される。 In the resin analysis method, the molded part is divided into multiple analysis meshes (small elements), and analysis mesh information, material data, molding conditions, and analysis parameters are input. Based on this input information, the injection molding analysis is performed. The analysis results output information such as resin filling pattern, resin pressure, temperature, resin orientation, physical properties, warpage, roundness, filling pattern, geometric tolerances, and predicted locations of appearance defects (weld lines, sink marks, flow marks, burning, silver streaks).

たとえば、解析を行うために入力される情報は、製品カテゴリ情報(用途、分野)、解析(計算)メッシュ情報(要素タイプ、要素数、節点数、分割条件、要素品質)、樹脂データ(樹脂メーカ、グレード名、ベースレジン、潜熱、固化温度、密度、比熱、熱伝導率、溶融粘度、PVTデータ、弾性率、ポアソン比、線膨張係数、成形収縮率、機械的強度、強化材物性、強化材含有率、粘弾性特性(プロニー級数、シフトファクター)、光学特性(応力光学係数、光弾性係数、屈折率、分子構造、ゲル化反応率、硬化反応熱))、成形条件(時間、充填率、圧力上限、スクリュー位置、スクリュー速度、流量、計量位置、樹脂温度、金型温度、VP切替タイミング、保圧力、保圧時間、型内冷却条件、サイクルタイム)、金型条件(ノズル位置、ゲート位置、パーティング面、ゲート点数、ランナーレイアウト、冷却回路、突き出しピン配置)、境界条件(ノズル部の流量・圧力、熱伝達率、雰囲気温度、雰囲気湿度)、成形機情報(成形機メーカ名、成形機型番、最大射出速度、最大射出圧力、最大保持圧力、スクリュー径、最大型締力、最大射出容量)、成形品の剛性情報などの情報を含む。 For example, the information entered for analysis includes product category information (application, field), analysis (calculation) mesh information (element type, number of elements, number of nodes, division conditions, element quality), resin data (resin manufacturer, grade name, base resin, latent heat, solidification temperature, density, specific heat, thermal conductivity, melt viscosity, PVT data, elastic modulus, Poisson's ratio, coefficient of linear expansion, molding shrinkage rate, mechanical strength, reinforcing material properties, reinforcing material content, viscoelastic properties (Prony series, shift factor), optical properties (stress optical coefficient, photoelastic coefficient, refractive index, molecular structure, gelation reaction rate, curing reaction heat)), molding conditions (time, This includes information such as filling rate, pressure limit, screw position, screw speed, flow rate, metering position, resin temperature, mold temperature, VP switching timing, holding pressure, holding pressure time, in-mold cooling conditions, cycle time), mold conditions (nozzle position, gate position, parting surface, number of gates, runner layout, cooling circuit, ejector pin arrangement), boundary conditions (flow rate and pressure at the nozzle, heat transfer coefficient, ambient temperature, ambient humidity), molding machine information (molding machine manufacturer name, molding machine model number, maximum injection speed, maximum injection pressure, maximum holding pressure, screw diameter, maximum clamping force, maximum injection volume), and molded product rigidity information.

解析パラメータは、解析を行わせるユーザにより設定することが可能である。しかし、パラメータが多様化し複雑になる場合、パラメータの値を設定するユーザの技量により解析結果が異なることになる。 Analysis parameters can be set by the user performing the analysis. However, if the parameters become diverse and complex, the analysis results will differ depending on the skill of the user setting the parameter values.

ここで、シミュレーションにおいて用いられる数理モデルは、実現象のすべてを反映しているわけではなく、モデル化誤差が発生する。実現象においては、樹脂のロット違いによる物性値への影響や、金型内の熱伝達係数など、常に値が一定ではなく、ばらつきが含まれているものも多いと考えられる。しかし、その事実を厳密に把握することは困難であるため、理想状態を仮定して、時間的および空間的に一定数値を設定する場合も多く、それらの影響も誤差要因となる。 Here, the mathematical models used in simulations do not reflect all aspects of real-world phenomena, and modeling errors occur. In real-world phenomena, many values are not always constant, but rather vary, such as the influence of different resin batches on material properties or the heat transfer coefficient within a mold. However, since it is difficult to accurately grasp this fact, ideal conditions are often assumed, and constant values are set in time and space, and these influences also become sources of error.

たとえば、射出成形品のそり変形が実測値と予測値(解析結果)が合わない場合を考える。原因調査のためには、まずは解析と実測とで差異因子を特定しなければならない。解析は計算途中のデータを保存することにより、後からデータを取り出して検証することは可能である。一方、実際の成形品は、溶融樹脂が金型内に流し込まれ、冷やされて取り出されるまでの履歴情報が残っているわけではないので、両者を比較することは困難である。その結果、実測値と解析値との差異原因を特定することは通常困難である。 For example, consider a case where the warpage deformation of an injection-molded part does not match the measured value or the predicted value (analysis result). To investigate the cause, it is first necessary to identify the factors causing the discrepancy between the analysis and the measurement. While it is possible to save intermediate calculation data in the analysis and retrieve and verify it later, comparing the actual molded product to the analysis is difficult because the product does not retain historical information from the time the molten resin is poured into the mold until it cools and is removed. As a result, identifying the cause of the discrepancy between the measured and analyzed values is usually difficult.

解析ソフト側には、精度調整用に、解析に補正をかけるための解析用パラメータが準備されている。解析用パラメータの値を調整をすることにより、解析に補正をかけて実測値をあわせるようなパラメータの推定を行うことも可能である。最適なパラメータを効率よく推定するためには、様々な検討がなされている。たとえば、射出成形シミュレーションとパラメトリック最適化を組み合わせて、パラメータ値を少しずつ変化させた値で射出成形シミュレーションを計算し、最も誤差が小さいものを採用してもよい。 The analysis software includes analytical parameters for adjusting accuracy and applying corrections to the analysis. By adjusting the values of these analytical parameters, it's possible to estimate parameters that match measured values by applying corrections to the analysis. Various studies have been conducted to efficiently estimate the optimal parameters. For example, one could combine injection molding simulation with parametric optimization, calculating injection molding simulations with slightly varying parameter values and adopting the one with the smallest error.

また、射出成形シミュレーションは、制御変数(入力値)と目的変数(出力値)が強い非線形性を持つことが知られている。非線形性の強い場合のパラメータ推定法として、たとえば、多層ニューラルネットワークのような機械学習の手法を用いてもよい。 Furthermore, injection molding simulations are known to exhibit strong nonlinearity between the control variables (input values) and the target variable (output values). For parameter estimation in cases of strong nonlinearity, machine learning techniques such as multilayer neural networks may be used.

ここで、本実施形態では、樹脂成形解析方法は、樹脂成形時の樹脂の流動解析を行う工程と、流動解析の解析結果と、樹脂成形品の実測値とに基づいて、流動解析の解析結果を実測値に合うように補正するための、流動解析における補正する対象パラメータおよび補正値を含む補正手法を複数取得する工程と、取得した補正手法を用いて任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程と、を備える。なお、実測値は、たとえば、当該射出成形品に類する成形品の測定値や、経験値、推定値などであってもよい。 In this embodiment, the resin molding analysis method comprises the steps of: performing a flow analysis of the resin during resin molding; acquiring multiple correction methods, including target parameters and correction values in the flow analysis, for correcting the flow analysis results to match the measured values, based on the analysis results of the flow analysis and the measured values of the resin molded product; and performing a flow analysis of the resin of a molded product of an arbitrary shape using the acquired correction methods. The measured values may be, for example, measured values of molded products similar to the injection molded product, empirical values, or estimated values.

つまり、補正手法としての補正する対象パラメータおよび補正値を、取得することにより、新たな解析を行う際に、同様の条件(形状、成形条件、使用樹脂が類似する条件)について、取得した補正手法を用いることにより、精度よく解析を行うためのパラメータを設定することが可能である。 In other words, by acquiring the target parameters and correction values for the correction method, it becomes possible to set parameters for accurate analysis by using the acquired correction method under similar conditions (similar shape, molding conditions, and resin used) when performing a new analysis.

また、本実施形態では、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、補正手法を用いて、任意の形状の成形品の所定位置における対象パラメータを設定して、解析処理を行うことを含む。たとえば、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、任意の形状の成形品に対して、樹脂の流動長、成形品の肉厚、金型におけるコア側またはキャビティ側の領域判別、異方性収縮、成形品の端部からの距離、ノズル部からの距離、金型温度ばらつき、成形品のリブ部、成形品のボス部、冷却水管に対する位置、突き出しピンに対する位置、およびパーティングライン面に対する位置のうち少なくとも1つに基づいて、流動解析の所定位置を決定して、補正手法を用いて解析処理を行うことを含む。 Furthermore, in this embodiment, the step of performing resin flow analysis on a molded product of any shape includes setting target parameters at a predetermined position on the molded product of any shape using a correction method, and then performing the analysis. For example, the step of performing resin flow analysis on a molded product of any shape includes determining a predetermined position for flow analysis based on at least one of the following: resin flow length, thickness of the molded product, region discrimination on the core side or cavity side of the mold, anisotropic shrinkage, distance from the end of the molded product, distance from the nozzle, mold temperature variation, rib portion of the molded product, boss portion of the molded product, position relative to the cooling water pipe, position relative to the ejector pin, and position relative to the parting line surface, and then performing the analysis using a correction method.

ここで、任意の形状の成形品の所定位置の決定には、キャビティやランナーの位置に基づく形状、樹脂の特性、成形条件から、条件が近似する補正手法が選択されて対象パラメータが設定される。 Here, to determine the predetermined position of a molded part of any shape, a correction method that approximates the conditions is selected based on the shape (based on the position of the cavity and runner), the properties of the resin, and the molding conditions, and the target parameters are set.

また、補正手法を複数取得する工程は、流動解析の解析結果と、樹脂成形品の実測値とに基づいて、解析結果と実測値との差の大きさを示す指標としての感度を取得し、感度に基づいて、補正手法を取得する。感度は、設計目標値に基づく目的関数の値を所定の値にするパラメータの改善の方向性を示す指標である。感度は、以下のようにして取得される。まず、初期状態の解析条件に対して、順解析を実施する。そして、順解析の結果と、設計目標値との差から導かれる目的関数を設定する。目的関数を最小化または最大化するような設計パラメータの感度を逆解析により求める。また、感度は、流動解析における解析条件の変化に対する設計目標値への影響度といえる。 Furthermore, the process of obtaining multiple correction methods involves acquiring sensitivity, an index indicating the magnitude of the difference between the analysis results and the measured values of the resin molded product, based on the analysis results of the flow analysis. Based on this sensitivity, correction methods are then acquired. Sensitivity is an index indicating the direction of parameter improvement to bring the value of the objective function, based on the design target value, to a predetermined value. Sensitivity is acquired as follows: First, a forward analysis is performed on the initial analysis conditions. Then, an objective function is set, derived from the difference between the results of the forward analysis and the design target value. The sensitivity of the design parameters that minimize or maximize the objective function is determined by inverse analysis. Sensitivity can also be described as the degree of influence of changes in the analysis conditions in the flow analysis on the design target value.

なお、物理量が時間に依存する非定常問題においては、指定した時間ステップごとに、感度の解析が行われてもよい。 Furthermore, in transient problems where physical quantities depend on time, sensitivity analysis may be performed at specified time steps.

また、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、補正手法を用いて、流動解析における補正する対象パラメータとして、樹脂の流動特性、樹脂の物性値およびそり変形用パラメータのうち少なくとも1つを設定して、解析処理を行う。樹脂の流動特性は、たとえば、MFR、MVR、溶融粘度、流動長、融点、ガラス転移点、スパイラルフロー金型を用いた流動長測定結果である。また、樹脂の物性値は、たとえば、密度、比熱、熱伝導率、弾性率、ポアソン比、線膨張係数、PVT特性、成形収縮率、強化材の特性である。また、そり変形用パラメータは、たとえば、収縮歪を補正、剛性を補正、金型拘束効果、充填材配向を補正、ノズル部境界条件(温度・圧力)を補正、応力緩和を補正、熱伝達係数の調整、収縮開始判定に関するパラメータである。なお、対象パラメータは、上記のような樹脂の流動特性、樹脂の物性値およびそり変形用パラメータの値そのものであってもよいし、上記のような樹脂の流動特性、樹脂の物性値およびそり変形用パラメータの値に基づくものであってもよい。また、対象パラメータは、上記に例示したものに限られない。 Furthermore, the process of performing a flow analysis of the resin of a molded product of any shape involves using a correction method to set at least one of the following parameters to be corrected in the flow analysis: the flow characteristics of the resin, the physical properties of the resin, and parameters for warpage deformation. The flow characteristics of the resin include, for example, MFR, MVR, melt viscosity, flow length, melting point, glass transition temperature, and flow length measurement results using a spiral flow mold. The physical properties of the resin include, for example, density, specific heat, thermal conductivity, elastic modulus, Poisson's ratio, coefficient of linear expansion, PVT characteristics, molding shrinkage rate, and reinforcing material properties. The parameters for warpage deformation include, for example, parameters for correcting shrinkage strain, stiffness, mold constraint effect, filler orientation, nozzle boundary conditions (temperature and pressure), stress relaxation, heat transfer coefficient adjustment, and shrinkage initiation determination. The target parameters may be the values of the resin's flow characteristics, physical properties, and warpage deformation parameters themselves, or they may be based on the values of the resin's flow characteristics, physical properties, and warpage deformation parameters as described above. Furthermore, the target parameters are not limited to those exemplified above.

また、パラメータを最適化する場合に、1つの種類の解析結果と対応する測定結果(実測値)とに基づいて、パラメータを最適化してもよいし、複数の種類の解析結果と対応する各々の測定結果(実測値)とが合致するように、パラメータを最適化してもよい。たとえば、流動解析において、金型冷却解析を行い、充填解析を行い、保圧冷却解析および収縮そり解析と繊維配向解析とを並行して行う。この場合において、複数の解析結果と測定結果とを合致させるように、パラメータを同時に求めてもよい。 Furthermore, when optimizing parameters, the parameters may be optimized based on one type of analysis result and its corresponding measurement result (actual value), or the parameters may be optimized so that multiple types of analysis results and their corresponding measurement results (actual values) match. For example, in flow analysis, mold cooling analysis, filling analysis, holding pressure cooling analysis, shrinkage warpage analysis, and fiber orientation analysis are performed in parallel. In this case, parameters may be determined simultaneously to match multiple analysis results and measurement results.

ここで、成形品の形状の一例として、箱型のモデルの成形品の場合について説明する。 Here, as an example of a molded product shape, we will describe the case of a box-shaped model.

図3に示す例では、箱型の成形品は、底面部から樹脂が注入されて成形される。そして、充填パターンは、図3のようになる。また、この箱型のモデルの場合、図4に示すように、箱型の側面部が内側に反るようにそり変形する。なお、変形量は、実際の値に対して強調して表示している(数十倍に拡大して表示している)。 In the example shown in Figure 3, the box-shaped molded product is formed by injecting resin from the bottom. The filling pattern is as shown in Figure 3. Furthermore, in this box-shaped model, as shown in Figure 4, the sides of the box deform by curving inward. Note that the deformation amount is exaggerated compared to the actual value (magnified several tens of times).

また、箱型のモデルの内倒れ量を評価するための評価位置が設定される。評価位置は、たとえば、図5に示すように、箱型のモデルの側面部の各々の中央付近が設定される。設定された評価位置において、解析結果と、実測値とが比較されて、内倒れ量(そり量)の差が求められる。なお、図5の例では、4か所の位置において、解析結果と実測値との差を求めて、感度解析を行っている。ここで、本技術は出来るだけ多くの測定点における解析結果と実測値との差の情報をもとに、感度解析をする方が、全体的な変形結果を精度よく再現することが可能である。そこで、3次元測定器で全領域の多くの測定点の変位測定をした結果を用いて、感度解析を行うことが好ましい。図5の例は、説明を簡易化するために、あえて測定点を少なくしている。 Furthermore, evaluation positions are set to assess the amount of inward tilt of the box-shaped model. These evaluation positions are set, for example, near the center of each side of the box-shaped model, as shown in Figure 5. At these evaluation positions, the analysis results and measured values are compared to determine the difference in inward tilt (warp). In the example in Figure 5, sensitivity analysis is performed by calculating the difference between the analysis results and measured values at four locations. Here, this technology allows for more accurate reproduction of the overall deformation result if the sensitivity analysis is based on information from the difference between the analysis results and measured values at as many measurement points as possible. Therefore, it is preferable to perform sensitivity analysis using the results of displacement measurements at many measurement points across the entire area using a 3D measuring instrument. The example in Figure 5 deliberately uses fewer measurement points for simplicity of explanation.

また、そり変形は、解析値を実測値をもとに、解析結果が実測値と良好な一致を示すように補正することにより、実測値と解析値との差異が比較される。図6に示すように、実測値と解析値との差である強制変位を付与して、感度解析が行われる。これにより、感度分布が求められる。感度値が大きい位置は、実測値と解析値との差を補正するために、改善(補正)が必要である場所を示す。この感度の情報に基づいて、感度値の大きさに応じてオリジナルの解析結果の歪み分布の補正を行う。なお、感度値には、プラス、0、マイナスの値が含まれる。感度の大小に応じて、歪みを増加または減少させる。たとえば、オリジナルの解析結果の収縮歪み分布に感度分布を加味して補正を付与することにより、そり解析が実施される。そして、そり解析の結果を確認し、しきい値内に解析結果が収まるまで解析が繰り返される。 Furthermore, warp deformation is compared between measured and analyzed values by correcting the analytical values based on the measured values so that the analytical results show good agreement with the measured values. As shown in Figure 6, a forced displacement, which is the difference between the measured and analyzed values, is applied, and a sensitivity analysis is performed. This allows the sensitivity distribution to be determined. Locations with high sensitivity values indicate areas where improvement (correction) is necessary to compensate for the difference between the measured and analyzed values. Based on this sensitivity information, the strain distribution of the original analysis result is corrected according to the magnitude of the sensitivity value. Note that the sensitivity value includes positive, zero, and negative values. Depending on the magnitude of the sensitivity, the strain is increased or decreased. For example, warp analysis is performed by applying a correction to the shrinkage strain distribution of the original analysis result, taking the sensitivity distribution into account. Then, the results of the warp analysis are checked, and the analysis is repeated until the analysis result falls within the threshold.

図7に示すように、オリジナルの収縮歪分布は、補正後において、改善されることがわかる。ここで、修正後の解析結果とオリジナルの解析結果との収縮歪の分布や量は、オリジナルの解析結果を実測値に一致させるための補正場所や程度を表現している。たとえば、箱型のモデルであれば、箱の内側は、金型内で蓄熱しやすい特徴があり、箱のサイズに関わらず補正方法としては、同様に利用できる場合が多い。そのため、補正に要する歪分布を見ることにより、一般化可能な範囲で内容をパラメータ化することが可能である。パラメータ化の方法でいえば、補正後歪をゲートからの距離、肉厚、コア側またはキャビティ側、樹脂の流速ベクトル等の情報から、元の歪の改善方向グループに分ける。そして、パラメータ化された方法を、新規のモデルの流動解析に適用して解析を行う。 As shown in Figure 7, the original shrinkage strain distribution is improved after correction. Here, the distribution and amount of shrinkage strain in the corrected analysis results and the original analysis results represent the location and extent of correction required to match the original analysis results to the measured values. For example, in the case of a box-shaped model, the inside of the box tends to accumulate heat within the mold, and the correction method can often be used similarly regardless of the box size. Therefore, by observing the strain distribution required for correction, it is possible to parameterize the content within a generalizable range. In terms of parameterization, the corrected strain is divided into improvement direction groups based on information such as distance from the gate, wall thickness, core side or cavity side, and resin flow velocity vector. Then, the parameterized method is applied to the flow analysis of the new model and the analysis is performed.

図12に示すように、円筒形状の成形品の真円度を評価する例の場合、実測値と補正前の解析結果とに基づいて、解析結果が実測値に対して近づくようにパラメータを補正する。 As shown in Figure 12, in the example of evaluating the roundness of a cylindrical molded product, the parameters are corrected based on the measured value and the analysis result before correction so that the analysis result approaches the measured value.

(拡張パラメータ取得処理)
図8を参照して、流動解析を行う際の条件を補正する拡張パラメータ(補正手法)を取得する処理について説明する。なお、この処理は、コンピュータ1(プロセッサ2)により実行される。
(Extension parameter acquisition process)
Referring to Figure 8, the process of obtaining extended parameters (correction methods) to correct the conditions when performing fluid analysis will be explained. This process is performed by computer 1 (processor 2).

図8のステップS1において、射出成形のシミュレーションが実行されて、解析結果(そり変形結果)のオリジナルデータが取得される。ステップS2において、評価位置における実測値と解析結果の値とが比較される。 In step S1 of Figure 8, an injection molding simulation is performed, and the original data of the analysis results (warpage deformation results) is obtained. In step S2, the measured values at the evaluation position are compared with the values obtained from the analysis.

ステップS3において、評価位置における実測値と解析結果の値とが所定のしきい値以上に差異があるか否かが判断される。差異があれば、ステップS4に進み、差異がなければ(所定のしきい値よりも小さければ)、拡張パラメータ(補正手法)を取得する処理が終了される。 In step S3, it is determined whether the difference between the measured value at the evaluation location and the analysis result value exceeds a predetermined threshold. If there is a difference, the process proceeds to step S4. If there is no difference (i.e., it is smaller than the predetermined threshold), the process of acquiring the extended parameters (correction method) is terminated.

ステップS4において、各評価位置において、解析結果の値と実測値との変位量の差(強制変位量)が求められる。ステップS5において、解析結果のオリジナルデータの物性分布と強制変位量とを用いて、感度解析が行われて、感度分布が求められる。 In step S4, the difference in displacement between the analysis result value and the measured value (forced displacement) is determined at each evaluation position. In step S5, sensitivity analysis is performed using the physical property distribution of the original data from the analysis result and the forced displacement to determine the sensitivity distribution.

ステップS6において、感度分布を用いて解析結果が実測値と一致する補正歪み量分布が更新される。なお、補正歪み量分布は、各位置において補正後収縮歪εが求められて、更新される。ステップS7において、解析結果のオリジナルの物性データと補正後収縮歪とを用いて、そり変形が実測値と解析結果が等しくなるための係数αが求められる。具体的には、そり解析が繰り返し実行されることにより適した係数αが求められる。 In step S6, the corrected strain distribution is updated using the sensitivity distribution to match the measured values in the analysis. The corrected strain distribution is updated at each location after determining the corrected shrinkage strain ε. In step S7, the coefficient α required for the warp deformation to be equal to the measured values is determined using the original material property data and the corrected shrinkage strain from the analysis. Specifically, an appropriate coefficient α is determined by repeatedly performing the warp analysis.

ステップS8において、補正後収縮歪がルールベースに基づいて、拡張パラメータ(補正手法)に変換される。なお、ルールベースは、製品形状の各要素ごとに、製品モデルにおける位置を汎用的に表現するため、対象パラメータの組み合わせで表現するものである。ルールベースは、たとえば、流動長がXaで、肉厚がYaの場所というような表現の組み合わせである。ステップS9において、拡張パラメータ(補正手法)が記憶部3に記憶される。その後、拡張パラメータ(補正手法)を取得する処理が終了される。 In step S8, the corrected shrinkage strain is converted into extended parameters (correction methods) based on the rule base. The rule base is a combination of target parameters used to universally represent the position of each element of the product shape within the product model. For example, the rule base might represent a location where the flow length is Xa and the wall thickness is Ya. In step S9, the extended parameters (correction methods) are stored in the storage unit 3. After that, the process of acquiring the extended parameters (correction methods) is completed.

(拡張パラメータを用いた解析処理)
図9を参照して、流動解析を行う際の条件を補正する拡張パラメータ(補正手法)を用いた解析処理について説明する。なお、この処理は、コンピュータ1(プロセッサ2)により実行される。
(Analysis processing using extended parameters)
Referring to Figure 9, the analysis process using extended parameters (correction methods) to correct the conditions when performing fluid analysis will be explained. This process is executed by computer 1 (processor 2).

図9のステップS11において、シミュレーションが開始される。ステップS12において、予め取得されて記憶された拡張パラメータ(補正手法)を用いるか否かの選択を受け付ける。 In step S11 of Figure 9, the simulation is started. In step S12, the user is prompted to choose whether or not to use the previously acquired and stored extended parameters (correction method).

ステップS13において、拡張パラメータを用いるか否かを判断し、拡張パラメータを用いる場合は、ステップS14に進み、拡張パラメータを用いない場合は、ステップS16に進む。ステップS14において、複数の拡張パラメータ(補正手法)が登録された登録済リストから利用する拡張パラメータの選択を受け付ける。または、成形品の形状の特徴量の類似度から自動的に利用する拡張パラメータ(補正手法)が選択される。 In step S13, it is determined whether or not to use extended parameters. If extended parameters are to be used, the process proceeds to step S14; otherwise, the process proceeds to step S16. In step S14, the selection of extended parameters (correction methods) to be used is accepted from a registered list containing multiple extended parameters (correction methods). Alternatively, extended parameters (correction methods) to be used are automatically selected based on the similarity of the feature quantities of the molded product's shape.

ステップS15において、解析結果のオリジナルの収縮歪の計算完了後、拡張パラメータ(補正手法)を考慮して、収縮歪の補正が行われる。そして、ステップS16において、そり解析の実行が行われる。その後、拡張パラメータ(補正手法)を用いた解析処理が終了される。 In step S15, after the calculation of the original shrinkage strain from the analysis results is completed, the shrinkage strain is corrected considering the extended parameters (correction method). Then, in step S16, the warp analysis is performed. After that, the analysis process using the extended parameters (correction method) is completed.

(充填パターン解析処理)
図10および図11を参照して、充填パターン解析処理について説明する。なお、この処理は、コンピュータ1(プロセッサ2)により実行される。また、充填パターン(流動パターン)解析処理では、解析結果と実測値との差を比較して、両者の値が一致するように流動パターン(流れ方)が調整パラメータにより調整される。これにより、充填パターン解析における補正手法が取得される。
(Filling pattern analysis process)
The filling pattern analysis process will be explained with reference to Figures 10 and 11. This process is performed by computer 1 (processor 2). In the filling pattern (flow pattern) analysis process, the difference between the analysis results and the measured values is compared, and the flow pattern (flow method) is adjusted using adjustment parameters so that the two values match. This obtains a correction method for filling pattern analysis.

図11に示すモデルでは、ゲートから樹脂が流入して、トレースライン(流線軌跡)に沿って型内を樹脂が流れ、樹脂到達点に到達する。ここで、一般的に、射出成形解析で用いられる樹脂の溶融粘度のデータは、キャピラリーレオメータ(測定器)により計測される数値を、粘度モデル式に当てはめて、解析時に利用する場合が多い。しかし、溶融粘度というのは、測定方法によって違いがあることがわかっており、物性値のような材料に対して、単一の値が厳密に決まることはなく、測定方法などで数値が変化するある程度幅を持った値のデータである。したがって、エッジフローのような現象が再現できないのは、既存の粘度モデル式では表現できない現象が発生している可能性がある。 In the model shown in Figure 11, resin flows in from the gate, travels through the mold along the trace line (streamline trajectory), and reaches the resin's destination point. Generally, the melt viscosity data used in injection molding analysis is measured by a capillary rheometer (measuring instrument), and this value is often applied to a viscosity model equation for analysis. However, it is known that melt viscosity varies depending on the measurement method; unlike material properties, there is no single, strictly defined value for a material. It is a data value with a certain range, where the value changes depending on the measurement method. Therefore, the inability to reproduce phenomena such as edge flow may indicate that phenomena that cannot be represented by existing viscosity model equations are occurring.

なお、エッジフローとは、成形品の射出成形時のエッジ部が先行して流れる現象であり、外観不良などの原因となりうる。エッジフローは、ランナー部におけるせん断発熱層がキャビティに流入する場合に、体積保存からエッジ部の高温層が厚くなることにより発生する。また、エッジフローの発生の度合いの差異は、樹脂材料(たとえば、PP、PMMAなど)の物性(粘度の温度依存性)の影響による。たとえば、PMMAのようにせん断速度に対する粘度の値が温度により変わる樹脂材料の場合、PPのようにせん断速度に対する粘度の値が温度によりあまり変わらない樹脂材料の場合よりも、エッジフローが発生しやすい。 Edge flow is a phenomenon in which the edges of a molded product flow ahead of the molded surface during injection molding, and can cause defects in appearance. Edge flow occurs when the shear-heating layer in the runner flows into the cavity; due to volume conservation, the high-temperature layer at the edge becomes thicker. The degree of edge flow varies depending on the properties (temperature dependence of viscosity) of the resin material (e.g., PP, PMMA). For example, resin materials like PMMA, where the viscosity value relative to shear rate changes with temperature, are more prone to edge flow than resin materials like PP, where the viscosity value relative to shear rate does not change much with temperature.

そこで、樹脂材料に応じて、補正手法を取得し、取得した補正手法を用いて、エッジ周辺を流れているトレースライン上の流動コンダクタンス、または、その周辺の樹脂データの粘度モデルを調整することにより、エッジフローの現象を、シミュレーションにより精度よく再現することが可能である。 Therefore, by acquiring a correction method according to the resin material and using the acquired correction method to adjust the flow conductance on the trace line flowing around the edge, or the viscosity model of the resin data around that area, it is possible to accurately reproduce the edge flow phenomenon through simulation.

図10のステップS21において、射出成形のシミュレーションが実行されて、解析結果(充填パターン)が取得される。ステップS22において、実測結果(ショートショット)と解析結果とを比較し、樹脂到達点ごとに流れ方の差異が計算される。ここで、実際に樹脂を充填する場合、途中の状態を正確に把握することができないため、樹脂を充填する量をあえて少なくして(ショートショットの状態にして)、途中の状態で止まるように樹脂を充填して実測結果を取得している。 In step S21 of Figure 10, an injection molding simulation is performed, and the analysis results (filling pattern) are obtained. In step S22, the measured results (short shots) are compared with the analysis results, and the difference in flow at each resin arrival point is calculated. Here, since it is impossible to accurately grasp the intermediate state when actually filling with resin, the amount of resin used is intentionally reduced (creating a short shot state), and the resin is filled so that it stops at an intermediate point, and the measured results are obtained.

ステップS22では、解析結果と、実測結果とを比較して、流れ方の差を改善することになる。また、別の方法として、ユーザが想定した流れ方を入力する画面を用意しておいて、その流れ方との差を使って、解析の計算を行ってもよい。この場合、ユーザが想定した流れ方を入力する画面は、たとえば、各節点の樹脂到達点の順番や到達時間などを設定する画面である。これにより、ユーザが流れ方を定義することができるので、その差を使った計算をすることが可能である。 In step S22, the analysis results are compared with the measured results, and the difference in flow patterns is corrected. Alternatively, a screen can be provided where the user can input their assumed flow pattern, and the analysis calculations can be performed using the difference between this assumed flow pattern and the actual flow pattern. In this case, the screen for inputting the assumed flow pattern would, for example, be a screen for setting the order and arrival times of the resin at each node. This allows the user to define the flow pattern, making it possible to perform calculations using the difference.

ステップS23において、実測結果の値と解析結果の値とが所定のしきい値以上に差異があるか否かが判断される。差異があれば、ステップS24に進み、差異がなければ(所定のしきい値よりも小さければ)、充填パターン解析処理が終了される。 In step S23, it is determined whether the difference between the measured value and the analyzed value exceeds a predetermined threshold. If there is a difference, the process proceeds to step S24. If there is no difference (i.e., the difference is smaller than the predetermined threshold), the filling pattern analysis process is terminated.

ステップS24において、流れ方に差異が見られる樹脂到達点からゲートまでの流線軌跡(トレースライン)が計算される。ここで、トレースラインとは、ゲートから流れてきた溶融樹脂がどのような経路で樹脂到達点に到達したかを可視化する結果のことである。 In step S24, the streamline trajectory (trace line) from the resin arrival point to the gate, where differences in flow are observed, is calculated. Here, the trace line visualizes the path taken by the molten resin flowing from the gate to the resin arrival point.

ステップS25において、各トレースラインを構成する要素(節点)情報や解析モデル内での位置情報が取得される。なお、全部の構成節点においてトレースラインを求めて、以降の計算対象領域にしてもよいし、計算負荷を減らすために、流れ方に顕著な差が見られる場所のみを計算対象領域にしてもよい。また、モデル内の位置情報は、たとえば、エッジ部(端部)からの距離、肉厚情報、分岐部(リブ部)に基づいて取得される。 In step S25, information on the elements (nodes) constituting each trace line and their positional information within the analysis model are obtained. Note that trace lines may be calculated for all constituent nodes and used as the calculation area, or, to reduce the computational load, only areas where significant differences in flow patterns are observed may be used as the calculation area. Furthermore, the positional information within the model is obtained based, for example, on the distance from the edge (end), wall thickness information, and branching points (rib sections).

ステップS26において、各トレースライン上の流動コンダクタンス算出式や樹脂データを変更する。その後、ステップS21に戻る。 In step S26, the fluid conductance calculation formula and resin data for each trace line are modified. Then, the process returns to step S21.

(本実施形態の効果)
本実施形態の効果について説明する。
(Effects of this embodiment)
The effects of this embodiment will now be explained.

本実施形態では、上記のように、流動解析の解析結果を実測値に合うように補正するための、流動解析における補正する対象パラメータおよび補正値を含む補正手法を複数取得し、取得した補正手法を用いて任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う。これにより、成形品の形状に応じて対象パラメータを補正して樹脂の流動解析を行うことができるので、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことができる。 In this embodiment, as described above, multiple correction methods are acquired, including the target parameters and correction values in the flow analysis, to correct the analysis results of the flow analysis to match the measured values. The acquired correction methods are then used to perform a flow analysis of the resin of a molded product of any shape. This allows for accurate resin flow analysis of the molded product by correcting the target parameters according to the shape of the molded product.

また、本実施形態では、上記のように、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、補正手法を用いて、任意の形状の成形品の所定位置における対象パラメータを設定して、解析処理を行うことを含む。これにより、任意の形状の成形品に対して、取得した補正手法の状態が類似する所定位置に対して対象パラメータの補正を行い樹脂の流動解析を行うことができるので、任意の形状の成形品に対する樹脂の流動解析に対する対象パラメータを容易に補正して設定することができる。 Furthermore, in this embodiment, as described above, the step of performing resin flow analysis on a molded product of any shape includes setting target parameters at a predetermined position on the molded product of any shape using a correction method, and then performing the analysis process. This allows for correction of the target parameters at a predetermined position where the acquired correction method state is similar, enabling resin flow analysis for any molded product of any shape. Therefore, the target parameters for resin flow analysis on any molded product of any shape can be easily corrected and set.

また、本実施形態では、上記のように、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、任意の形状の成形品に対して、樹脂の流動長、成形品の肉厚、金型におけるコア側またはキャビティ側の領域判別、異方性収縮、成形品の端部からの距離、ノズル部からの距離、金型温度ばらつき、成形品のリブ部、成形品のボス部、冷却水管に対する位置、突き出しピンに対する位置、およびパーティングライン面に対する位置のうち少なくとも1つに基づいて、流動解析の所定位置を決定して、補正手法を用いて解析処理を行うことを含む。これにより、樹脂の流動長、成形品の肉厚、金型におけるコア側またはキャビティ側の領域判別、異方性収縮、成形品の端部からの距離、ノズル部からの距離、金型温度ばらつき、成形品のリブ部、成形品のボス部、冷却水管に対する位置、突き出しピンに対する位置、およびパーティングライン面に対する位置のうち少なくとも1つに基づいて、樹脂の流動状態が共通する所定位置を容易に決定することができる。 Furthermore, in this embodiment, as described above, the step of performing resin flow analysis on a molded product of any shape includes determining a predetermined position for flow analysis based on at least one of the following: resin flow length, molded product wall thickness, core-side or cavity-side region discrimination in the mold, anisotropic shrinkage, distance from the end of the molded product, distance from the nozzle, mold temperature variation, rib portion of the molded product, boss portion of the molded product, position relative to the cooling water pipe, position relative to the ejector pin, and position relative to the parting line surface, and then performing the analysis process using a correction method. This makes it easy to determine a predetermined position where the resin flow state is common, based on at least one of the following: resin flow length, molded product wall thickness, core-side or cavity-side region discrimination in the mold, anisotropic shrinkage, distance from the end of the molded product, distance from the nozzle, mold temperature variation, rib portion of the molded product, boss portion of the molded product, position relative to the cooling water pipe, position relative to the ejector pin, and position relative to the parting line surface.

また、本実施形態では、上記のように、補正手法を複数取得する工程は、流動解析の解析結果と、樹脂成形品の実測値とに基づいて、解析結果と実測値との差の大きさを示す指標としての感度を取得し、感度に基づいて、補正手法を取得する。これにより、解析結果と実測値との差を示す指標としての感度が大きい位置について対象パラメータを補正することができるので、流動解析の解析結果を実測値に容易に近づけることができる。 Furthermore, in this embodiment, as described above, the process of acquiring multiple correction methods involves obtaining sensitivity, which is an index indicating the magnitude of the difference between the analysis results and the measured values of the resin molded product, based on the analysis results of the flow analysis and the measured values of the resin molded product. Based on this sensitivity, a correction method is then acquired. This allows for correction of the target parameter at locations where the sensitivity (an index indicating the difference between the analysis results and the measured values) is large, thus easily bringing the analysis results of the flow analysis closer to the measured values.

また、本実施形態では、上記のように、任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、補正手法を用いて、流動解析における補正する対象パラメータとして、樹脂の流動特性、樹脂の物性値およびそり変形用パラメータのうち少なくとも1つを設定して、解析処理を行う。これにより、対象パラメータとして、樹脂の流動特性、樹脂の物性値またはそり変形用パラメータを補正して、成形品の形状に応じて精度よく成形品の樹脂の流動解析を行うことができる。 Furthermore, in this embodiment, as described above, the process of performing resin flow analysis on a molded product of any shape involves using a correction method to set at least one of the following parameters as the target parameter for correction in the flow analysis: the resin flow characteristics, the resin physical properties, and the warpage deformation parameter. This allows for accurate resin flow analysis of the molded product according to its shape by correcting the target parameter (resin flow characteristics, resin physical properties, or warpage deformation parameter).

(変形例)
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更(変形例)が含まれる。
(Variant)
It should be noted that the embodiments disclosed herein are illustrative and not restrictive in all respects. The scope of the present invention is indicated by the claims rather than by the description of the embodiments above, and further includes all modifications (exceptions) within the meaning and scope equivalent to the claims.

たとえば、上記実施形態では、説明の便宜上、コンピュータの処理動作を処理フローに沿って順番に処理を行うフロー駆動型のフローチャートを用いて説明したが、本発明はこれに限られない。本発明では、コンピュータの処理動作を、イベント単位で処理を実行するイベント駆動型(イベントドリブン型)の処理により行ってもよい。この場合、完全なイベント駆動型で行ってもよいし、イベント駆動およびフロー駆動を組み合わせて行ってもよい。 For example, in the above embodiment, for the sake of explanation, a flow-driven flowchart was used to describe the computer's processing operations, which are performed sequentially according to the processing flow. However, the present invention is not limited to this. In the present invention, the computer's processing operations may be performed by event-driven processing, where processing is performed on an event-by-event basis. In this case, it may be performed entirely by event-driven processing, or a combination of event-driven and flow-driven processing may be used.

また、上記実施形態では、解析結果と実測値との差の大きさを示す指標としての感度を取得し、感度に基づいて、補正手法を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、感度を取得せずに、補正手法を取得してもよい。たとえば、パラメータの値を変更しながら、解析結果と実測値との差を確認して、その差が小さくなるように、繰り返し計算を行って補正手法を取得するようにしてもよい。 Furthermore, while the above embodiment shows an example of a configuration in which sensitivity is obtained as an index indicating the magnitude of the difference between the analysis result and the measured value, and a correction method is obtained based on the sensitivity, the present invention is not limited to this. In the present invention, a correction method may be obtained without obtaining sensitivity. For example, the difference between the analysis result and the measured value may be checked while changing the parameter value, and a correction method may be obtained by repeatedly performing calculations to reduce that difference.

1 コンピュータ
3a プログラム
7 記録媒体
1. Computer 3a. Program 7. Recording medium

Claims (5)

樹脂成形時の樹脂の流動解析を行う工程と、
流動解析の解析結果と、樹脂成形品の実測値とに基づいて、解析条件に対して順解析を行い、前記順解析の結果と、設計目標値との差から目的関数を設定し、目的関数を最小化または最大化するような設計パラメータの感度を逆解析により求めることにより、解析結果と実測値との差の大きさを示す指標としての感度分布を取得し、前記感度分布の前記感度の大小に応じて補正量を増減させることにより、流動解析の解析結果を実測値に合うように補正するための、流動解析における補正する対象パラメータおよび補正値を含む補正手法を複数取得する工程と、
取得した複数の前記補正手法のうち条件が近似する前記補正手法を用いて、任意の形状の成形品の所定位置における対象パラメータを設定して、解析処理を行うことにより任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程と、を備える、樹脂成形解析方法。
The process involves performing a flow analysis of the resin during resin molding,
The process involves obtaining a sensitivity distribution as an indicator of the magnitude of the difference between the analysis results and the measured values of the resin molded product, by performing a forward analysis on the analysis conditions based on the analysis results of the flow analysis and the measured values, setting an objective function from the difference between the results of the forward analysis and the design target value, and obtaining a sensitivity distribution as an indicator of the magnitude of the difference between the analysis results and the measured values by obtaining a correction amount that adjusts the analysis results of the flow analysis to match the measured values, thereby obtaining multiple correction methods including the parameters to be corrected and correction values in the flow analysis, by increasing or decreasing the correction amount according to the magnitude of the sensitivity of the sensitivity distribution.
A resin molding analysis method comprising the steps of performing a resin flow analysis of a molded product of an arbitrary shape by setting target parameters at a predetermined position of a molded product of an arbitrary shape using a correction method with similar conditions from among a plurality of correction methods obtained, and performing an analysis process .
任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、任意の形状の成形品に対して、樹脂の流動長、成形品の肉厚、金型におけるコア側またはキャビティ側の領域判別、異方性収縮、成形品の端部からの距離、ノズル部からの距離、金型温度ばらつき、成形品のリブ部、成形品のボス部、冷却水管に対する位置、突き出しピンに対する位置、およびパーティングライン面に対する位置のうち少なくとも1つに基づいて、流動解析の前記所定位置を決定して、前記補正手法を用いて解析処理を行うことを含む、請求項に記載の樹脂成形解析方法。 The resin molding analysis method according to claim 1, wherein the step of performing a resin flow analysis of a molded product of any shape includes determining the predetermined position for the flow analysis based on at least one of the following for a molded product of any shape: the flow length of the resin, the wall thickness of the molded product, the determination of the core-side or cavity-side region in the mold, anisotropic shrinkage, the distance from the end of the molded product, the distance from the nozzle, the mold temperature variation, the rib portion of the molded product, the boss portion of the molded product, the position relative to the cooling water pipe , the position relative to the ejector pin, and the position relative to the parting line surface, and performing the analysis process using the correction method. 任意の形状の成形品の樹脂の流動解析を行う工程は、前記補正手法を用いて、流動解析における補正する対象パラメータとして、樹脂の流動特性、樹脂の物性値およびそり変形用パラメータのうち少なくとも1つを設定して、解析処理を行う、請求項1または2に記載の樹脂成形解析方法。 The resin molding analysis method according to claim 1 or 2, wherein the step of performing a flow analysis of a molded product of any shape is to use the correction method to set at least one of the following as parameters to be corrected in the flow analysis: the flow characteristics of the resin, the physical properties of the resin, and the parameters for warping deformation. 請求項1または2に記載された樹脂成形解析方法をコンピュータに実行させる、プログラム。 A program for causing a computer to execute the resin molding analysis method described in claim 1 or 2 . 請求項に記載のプログラムが記録され、コンピュータにより読み取り可能な、記録媒体。 A recording medium on which the program described in claim 4 is recorded and which is readable by a computer.
JP2022151484A 2021-10-04 2022-09-22 Resin molding analysis method, program, and recording medium Active JP7845976B2 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021163669 2021-10-04
JP2021163669 2021-10-04

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2023054760A JP2023054760A (en) 2023-04-14
JP7845976B2 true JP7845976B2 (en) 2026-04-14

Family

ID=85874168

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022151484A Active JP7845976B2 (en) 2021-10-04 2022-09-22 Resin molding analysis method, program, and recording medium

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7845976B2 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001088187A (en) 1999-09-21 2001-04-03 Japan Steel Works Ltd:The Appropriate molding condition deriving system and method for injection molding machine
JP2005161628A (en) 2003-12-01 2005-06-23 Sumitomo Chemical Co Ltd Injection molding condition setting method, mold design method, and apparatus for executing them
JP2005219304A (en) 2004-02-04 2005-08-18 Toyota Motor Corp Burr generation prediction method
JP2020087446A (en) 2018-11-16 2020-06-04 東レエンジニアリング株式会社 Resin molding analysis method, program, and recording medium
JP2020157629A (en) 2019-03-27 2020-10-01 株式会社日立製作所 Injection molding analysis method and injection molding analysis system

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3612973B2 (en) * 1997-12-22 2005-01-26 松下電工株式会社 Formability analysis method

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001088187A (en) 1999-09-21 2001-04-03 Japan Steel Works Ltd:The Appropriate molding condition deriving system and method for injection molding machine
JP2005161628A (en) 2003-12-01 2005-06-23 Sumitomo Chemical Co Ltd Injection molding condition setting method, mold design method, and apparatus for executing them
JP2005219304A (en) 2004-02-04 2005-08-18 Toyota Motor Corp Burr generation prediction method
JP2020087446A (en) 2018-11-16 2020-06-04 東レエンジニアリング株式会社 Resin molding analysis method, program, and recording medium
JP2020157629A (en) 2019-03-27 2020-10-01 株式会社日立製作所 Injection molding analysis method and injection molding analysis system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023054760A (en) 2023-04-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7118941B2 (en) RESIN MOLDING ANALYSIS METHOD, PROGRAM AND RECORDING MEDIUM
JP7781146B2 (en) Computer-implemented method for controlling and/or monitoring at least one injection molding process
JP7522688B2 (en) Injection molding condition generation system and method
KR20200003041A (en) Screw Shape Estimator, Screw Shape Estimation Method and Screw Shape Estimation Program
Fu et al. A method to predict early-ejected plastic part air-cooling behavior towards quality mold design and less molding cycle time
CN101685475A (en) Analytical model preparation method, and simulation system method for predicting molding failure
WO2024111172A1 (en) Molded article quality variance estimation device, molded article quality variance estimation method, and injection molding system
JP4378011B2 (en) Mold design equipment and mold shape design method
WO2020100726A1 (en) Resin molding analysis method, program, and recording medium
Kastelic et al. Correction of mould cavity geometry for warpage compensation
Su et al. Precision injection moulding of micro components: Determination of heat transfer coefficient and precision process simulation
CN120588456A (en) Mold injection molding speed control method, device, equipment, medium and program product
Wang et al. Strategies for adjusting process parameters in CAE simulation to meet real injection molding condition of screw positions and cavity pressure curves
Arslan et al. AI-driven cognition for advanced injection molding and industrial implementation
JP7845976B2 (en) Resin molding analysis method, program, and recording medium
Chang et al. Cross-machine predictions of the quality of injection-molded parts by combining machine learning, quality indices, and a transfer model
JPH0622840B2 (en) Molding process simulation system
JP5889077B2 (en) Molded product shrinkage deformation prediction apparatus, molded product shrinkage deformation prediction method, and molded product shrinkage deformation prediction program
Sandu et al. Prediction of polymer flow length by coupling finite element simulation with artificial neural network
JP2007083602A (en) Method for forecasting molding shrinkage rate of injection-molded article
CN115238497B (en) Performance Prediction and Design Methods for Knitted Products
JP2003271678A (en) Numerical analysis method and device
JPH08230008A (en) Method and device for predicting warpage deformation of injection molded product
Kun et al. Research of the effect of macrogeometric structures on the melt front using simulation
CN115938507A (en) Injection Molding Warpage Prediction

Legal Events

Date Code Title Description
RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7426

Effective date: 20221007

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20221011

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240517

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20250128

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20250204

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20250328

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20250428

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20250722

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20250908

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20251202

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20260219

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20260317

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20260402

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7845976

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150