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WO2025056256A1 - VERFAHREN ZUR GENERIERUNG UND/ODER ADAPTION EINES GEOMETRISCHEN META-MODELLS FÜR EIN IN EINEM URFORMPROZESS HERZUSTELLENDES FORMTEIL, INSBESONDERE FÜR EIN IN EINEM SPRITZGIEßPROZESS HERZUSTELLENDES SPRITZGIEßFORMTEIL - Google Patents

VERFAHREN ZUR GENERIERUNG UND/ODER ADAPTION EINES GEOMETRISCHEN META-MODELLS FÜR EIN IN EINEM URFORMPROZESS HERZUSTELLENDES FORMTEIL, INSBESONDERE FÜR EIN IN EINEM SPRITZGIEßPROZESS HERZUSTELLENDES SPRITZGIEßFORMTEIL Download PDF

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WO2025056256A1
WO2025056256A1 PCT/EP2024/072685 EP2024072685W WO2025056256A1 WO 2025056256 A1 WO2025056256 A1 WO 2025056256A1 EP 2024072685 W EP2024072685 W EP 2024072685W WO 2025056256 A1 WO2025056256 A1 WO 2025056256A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
geometry
geometric
simulation
criterion
meta
Prior art date
Application number
PCT/EP2024/072685
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Stefan Moser
Rupert HIRN
Michael KLANN
Original Assignee
Kraussmaffei Technologies Gmbh
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 Kraussmaffei Technologies Gmbh filed Critical Kraussmaffei Technologies Gmbh
Publication of WO2025056256A1 publication Critical patent/WO2025056256A1/de

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    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22D—CASTING OF METALS; CASTING OF OTHER SUBSTANCES BY THE SAME PROCESSES OR DEVICES
    • B22D17/00—Pressure die casting or injection die casting, i.e. casting in which the metal is forced into a mould under high pressure
    • B22D17/20—Accessories: Details
    • B22D17/32—Controlling equipment
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B22D37/00—Controlling or regulating the pouring of molten metal from a casting melt-holding vessel
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    • G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T2219/20—Indexing scheme for editing of 3D models
    • G06T2219/2021—Shape modification

Definitions

  • the invention relates to a method for generating and/or adapting a geometric meta-model for a molded part to be produced in a primary molding process, in particular for an injection-molded part to be produced in an injection-molded process, wherein first a learning process step is carried out and after the learning process step a determination of the geometric meta-model is carried out.
  • simulation data In the area of networking injection molding simulation tools or the results calculated from them with injection molding machines, it is generally known to use simulation data to perform machine setup, for example, by setting target values and/or parameters. It is also known to compare simulation data with real-life tests on the injection molding machine.
  • simulations are known that are used to configure the injection molding process, i.e., the actual injection molding process, based on manually performed simulations.
  • the simulations according to the state of the art are based on previously known spatial data, for example, CAD data, of the component to be manufactured and/or spatial data, for example, CAD data, of a cavity of an injection molding tool.
  • EP 3 291 959 B1 describes the determination and display of process parameter values in an injection molding process. This involves characterizing pressure curves from the simulation and a real process.
  • EP 3 892 440 A1 a method for setting an injection moulding machine is known, which is also based on the provision and/or selection of at least one 3D model of at least one geometry of at least one injection-molded part and/or at least one geometry of at least one mold cavity.
  • DE 102021 109 851 A1 discloses a method and a computer program product for comparing a simulation with the actual process. For this purpose, at least one simulation curve of a characteristic variable for the process, in particular a simulated pressure curve, is calculated within the simulation. During the actual process, at least one measurement curve of the characteristic variable, in particular a measured pressure curve, is measured, and a correlation is established between the simulation process and the actual process based on characteristic points of the simulation curve and the measurement curve.
  • a method for simulating an injection molding process wherein in a machine simulation for simulating the injection molding machine, possibly without an injection molding tool, at least one first parameter is calculated in an injection unit of an injection molding machine to be simulated on the basis of a physical behavior model and in a process simulation for simulating the injection molding material to be processed and/or an injection molding tool, at least one second parameter, preferably a pressure, is calculated in the injection molding material to be simulated on the basis of a physical model, wherein the at least one second parameter is communicated to the machine control and/or the at least one first parameter is communicated to the process simulation.
  • the above-mentioned prior art has one major common disadvantage. Carrying out the simulation based on the CAD data of the component to be manufactured or on the basis of the CAD data of the tool cavity requires, on the one hand, that such data is known. Furthermore, such a simulation is associated with a high computational effort, since, in particular, in the case of complex components or complex, for example, branched mold cavities, a considerable amount of computational effort is required to carry out the simulation, e.g., the flow simulation. This computational effort is particularly time-consuming. In general, therefore, the simulation of the Injection molding processes based on the previously known CAD data of the component to be manufactured or based on the previously known CAD data of the mold cavity are used only for the initial setup of a process. However, this also requires that the person performing this process simulation must also have knowledge of the aforementioned CAD data, since setting up a meaningful simulation process is impossible without knowledge of this data.
  • the object of the invention is therefore to automatically create a physical model from real process data in order to enable a simulation without knowledge of the real geometry of the component and/or the tool cavity.
  • a further object is to significantly simplify the complexity of simulation-related calculations of primary forming processes, in particular injection molding processes, in terms of their quality and/or quantity.
  • the object of the invention is to enable the determination of machine setting data/process parameters without knowledge of the CAD data or the geometric three-dimensional shape of the molded part to be produced and/or the CAD data or the three-dimensional shape of the cavity in the tool.
  • the manual meshing effort of a simulation geometry as is currently required in injection molding simulations according to the state of the art, should be significantly reduced.
  • the above-mentioned objects are achieved according to the invention by a method having the features of claim 1.
  • Advantageous embodiments are specified in the claims dependent on claim 1.
  • the invention is based on the core idea of using findings from a learning process step to determine a geometric meta-model based on these findings to obtain a substitute geometry in the form of a geometric meta-model that is greatly simplified compared to the real component or the real tool cavity.
  • This geometric meta-model is created without knowledge of the real spatial shape or the CAD data of the real component and/or the tool cavity.
  • a substitute geometry is determined from greatly simplified geometries, namely from geometric rule structures, which makes it possible to simulate a behavior or process behavior, particularly with regard to suitable features, with sufficient approximation to how the real process or the real geometry would behave in reality.
  • This geometric meta-model is significantly simplified compared to the real geometries or the simulation geometries in the learning process step, yet still enables a reliable, optimized process setup of the primary forming process, especially the injection molding process.
  • the geometric meta-model is particularly suitable as a simulation geometry for conducting a process simulation of the primary forming process, especially the injection molding process.
  • a geometric rule structure is to be understood as a 2-dimensional or a 2.5-dimensional or a 3-dimensional non-free-form structure.
  • a 2-dimensional geometric rule structure is a 2-dimensional polytope or a plane projection of a 2.5-dimensional or a 3-dimensional geometric rule structure.
  • a 2.5-dimensional geometric rule structure is a 2-dimensional rule structure with at least partially constant die information in a third dimension.
  • a 3-dimensional geometric regular structure is understood to be a 3-dimensional non-free-form structure, whereby in particular, but not exclusively, the following basic geometric bodies are to be regarded as 3-dimensional regular structures:
  • 3-dimensional polytopes e.g.
  • 3-dimensional bodies with at least one curved boundary surface e.g.
  • Cylindrical disc with a height h and a diameter d, where h ⁇ d
  • Simulation component from step b.2.1 by replacing the base geometry with the intermediate geometry; b.6) Repeating steps b.3) to b.5) using the intermediate geometry until the specified simulation optimization goal is achieved with the intermediate geometry; b.7) When the specified simulation optimization goal is achieved, defining the intermediate geometry as the geometric meta-model; b.8) wherein a virtual entity is used for the base geometry and the intermediate geometry, which is at least one geometric rule entity or which is formed from two or more geometric rule entities.
  • the virtual structure is formed or composed of 2-dimensional, 2.5-dimensional and/or 3-dimensional rule structures.
  • At least one of the following is selected from the group as a 3-dimensional rule structure:
  • Partial sphere especially hemisphere truncated cone is used.
  • a 2-dimensional rule structure is understood to be a 2-dimensional polytope or a planar projection of a 3-dimensional rule structure.
  • a 2.5-dimensional control structure is to be understood as a 2-dimensional control structure together with at least partially constant dieken information concerning a third dimension.
  • Such a 2.5-dimensional control structure can advantageously help to reduce the computational effort and thus the time required for a simulation, especially compared to the use of 3-dimensional control structures.
  • the virtual structure and/or at least one of the geometric rule structures is oriented in the direction of at least one spatial axis (X- Axis and/or Y-axis and/or Z-axis) is designed to be parameterizable, and in step b.5.1) at least one of the size values of the spatial axes (X-axis and/or Y-axis and/or Z-axis) is changed for the iterative adaptation.
  • outer edges and/or inner edges of the virtual structure or transition edges between two standard structures of the virtual structure are rounded or have a chamfer.
  • the master mold manufacturing process is a casting process, e.g., an injection molding process or a die casting process.
  • the method according to the invention is particularly suitable for the above-mentioned primary forming processes.
  • the geometric meta-model with respect to the geometry-based simulation component, satisfies at least one geometry MUST criterion within predefined geometry MUST criterion limits and/or the geometric meta-model behaves with respect to the geometry MUST criterion within the predefined geometry MUST criterion limits as the real geometry of the good part or the simulation geometry of the molded part to be produced, ie like the learning geometry size.
  • the properties of the geometric meta-model outlined above enable a particularly accurate and realistic determination of the geometric meta-model in comparison to corresponding properties of the real geometry or the simulation geometry.
  • the geometric meta-model with respect to the geometry-based simulation component, fulfills at least one geometry CAN criterion within predefined geometry CAN criterion limits and/or the geometric meta-model behaves with respect to the geometry CAN criterion within the predefined geometry CAN criterion limits in the same way as the real geometry of the good part or the simulation geometry of the molded part to be produced, i.e. like the learning geometry variable.
  • the geometry MUST criterion is a total volume to be filled (Vfiii.tot).
  • the geometry CAN criterion is a relation of dimensions of the rule structures of the geometric meta-model, e.g. L/D (length to diameter) for a cylinder.
  • flow velocities of the melt in a geometric meta-model underlying a simulation can be approximated at least in some areas to real flow velocities in the good part process or to flow velocities resulting from the simulation of the good part process.
  • Such approximations, at least in some areas, can In particular, mean flow front velocities of the melt can be well simulated or adapted in the meta-model.
  • a further embodiment of the invention is characterized in that the geometric meta-model, with respect to the process-based simulation component, fulfills at least one process MUST criterion within predetermined process MUST criterion limits and/or that a process simulated with the meta-model behaves with respect to the process MUST criterion within the predetermined process MUST criterion limits like the real good part manufacturing process or like the simulation of the good part manufacturing process, i.e. like the learning process variable.
  • the properties of the geometric meta-model outlined above enable a particularly accurate and realistic determination of the geometric meta-model with regard to its process variables in comparison to corresponding process variables of the good part manufacturing process or the simulation of the good part manufacturing process.
  • a further embodiment of the invention is additionally characterized in that the geometric meta-model, with respect to the process-based simulation component, fulfills at least one process CAN criterion within predetermined process CAN criterion limits and/or that a process simulated with the geometric meta-model behaves with respect to the process CAN criterion within the predetermined process CAN criterion limits like the real good part manufacturing process or like the simulation of the good part manufacturing process, i.e. like the learning process variable.
  • the process MUST criterion includes at least one or more selected from the group:
  • Injection pressure curve i.e. a course of injection pressure values pinj over a time, e.g. injection time, or a distance, e.g. the screw stroke
  • singular injection pressure values pinj
  • Physical material data e.g. in the form of material models such as pvT and cross-WLF models;
  • Tij - Temperature value (Tinj), which represents a temperature of the material melt, especially near the nozzle or is/are a hot runner temperature.
  • the above-mentioned process MIL SS criteria create a basis for setting up and/or optimizing a simulated process on the basis of the geometric meta-model in terms of essential process data in accordance with the real good part process or with the simulation of a real good part process, in particular within specified process MUST criteria limit values.
  • the process CAN criterion is one or more selected from the group:
  • the latter current curve can provide easily measurable information about pressure conditions within the screw antechamber and/or within the mold cavity.
  • the current curve is, for example, the temporal progression of the electrical current consumption of a drive motor for a hydraulic unit that advances the plasticizing screw within a plastics injection molding machine. Similar statements are also possible from knowledge of the temporal progression of the clamping force required to keep a mold closed.
  • the geometric meta-model may fulfill at least one design MUST criterion within predefined design MUST criterion limits with respect to the design-based simulation component and/or for a process simulated with the meta-model to behave like the real good part manufacturing process or like the simulation of the good part manufacturing process, i.e. like the learning design target variable, with respect to the design MUST criterion within the predefined design MUST criterion limits.
  • a design must-have criterion is a process criterion toward which the simulation process is optimized using the base geometry/intermediate geometry. It is therefore a criterion of a test plan design that should be within the narrowest possible design must-have criterion limits.
  • An example of the design MUST criterion is the mold filling time (tun), which corresponds, for example, to the duration of the injection phase, under a boundary condition of the total volume to be filled (Vfiii.tot).
  • the above design MUST criterion specifies an easy-to-measure and easily achievable optimization goal under the boundary condition of the total volume to be filled (Vfiii.tot), which is component-specific and/or cavity-specific.
  • the geometric meta-model can expediently fulfill at least one design CAN criterion within predefined design CAN criterion limits with regard to the design-based simulation component and/or the geometric meta-model can be characterized in that a process simulated with the meta-model behaves like the real good part manufacturing process or like the simulation of the good part manufacturing process, ie like the learning design target variable, with regard to the design CAN criterion within the predefined design CAN limit values.
  • At least one or more has been selected from the group:
  • Volume flow curve and values derived from it e.g. - maximum volume flow (7 max), average volume flow (Y avg) proven.
  • the iterative adaptation of the base geometry or the intermediate geometry is carried out by changing a geometric extension of one or more of the geometric rule structures in one or more of the spatial axes (x-axis; y-axis; z-axis).
  • the iterative adaptation of the base geometry or the intermediate geometry may also be appropriate for the iterative adaptation of the base geometry or the intermediate geometry to be carried out by exchanging a rule structure of the existing base geometry or the existing intermediate geometry with another rule structure. This represents another cumulative or alternative possibility for meaningful adaptation or generation of the geometric meta-model.
  • a characteristic tool system response of the geometric meta-model generates the same tool system response within predetermined tool system response limits as the real good part manufacturing process or as the simulation of the good part manufacturing process.
  • a total volume of the geometric meta-model corresponds to a total volume of the good part, in particular including ancillary structures or the volume used in the simulation of the good part process.
  • that intermediate geometry is selected as the meta-model which, with respect to at least one process CAN criterion of the learning process size and/or with respect to on at least one geometry CAN criterion of the learning geometry size and/or with respect to at least one design CAN criterion.
  • This measure can ensure that a simulation based on the determined geometric meta-model achieves a particularly high level of accuracy.
  • Vfiii.tot the total volume to be filled (Vfiii.tot) taking into account a melt compression and/or taking into account an elasticity of a plasticizing screw and/or taking into account a closing behavior and/or a leakage behavior of a non-return valve.
  • Such a measure also increases the accuracy of the simulation calculation based on the geometric meta-model thus determined as a substitute geometry, since material-specific idealized assumptions as well as machine-side idealized assumptions are replaced by corresponding real material behavior and/or real machine behavior.
  • the tool system response is a pressure curve p(s) which results from an identification speed signal v(s) of the plasticising screw with which the tool is filled.
  • the tool system response can also be a speed curve of the plasticizing screw v(s), which results from an identification pressure signal p(s) with which the tool is filled. This also allows the measurement effort, both in terms of equipment and calculations, to be significantly reduced.
  • test plan design includes, in addition to the simulation optimization objective, at least information on an iteration step size for the iterative adaptation in step b.5.1 ) and/or upper and lower limit values for the iterative adaptation in step b.5.1 ).
  • the computational and/or iterative effort required to obtain a geometric meta-model within the required limits can be reduced and/or even optimized. This is achieved, in particular, by reducing the number of required iteration steps.
  • a mesh is assigned to the base geometry, the intermediate geometry and the geometric meta-model within the framework of a meshing and/or that an inlet is assigned to the base geometry, the intermediate geometry and the geometric meta-model.
  • the inlet remains unchanged during the iterative adaptation from the base geometry via the intermediate geometries to the geometric meta-model, at least with regard to its arrangement on the geometry.
  • a shape and/or dimensions of the inlet can be properly adapted to the control structure following in the direction of melt flow.
  • Fig. 1 schematically on the left side of the figure a view of a
  • Real component namely a holder for wrenches, which can be replaced by a highly simplified replacement geometry in the form of a meta-model (right side of the figure), which was obtained using the method according to the invention;
  • Figure 2 schematically a flow diagram of the inventive
  • Figure 4 shows a schematic flow chart for the parameter definition, for example of radius and length of a three-dimensional control structure, for example a cylinder;
  • Figure 5 schematically a flow diagram of a sub-process for
  • Figure 6 schematically a flow diagram of a sub-process for
  • Figure 7 schematically a flow chart for obtaining a
  • Figure 1 shows a comparison of a good part 1 with the real geometry of a component produced in a primary forming process.
  • the prior art performs a very complex and time-consuming data processing, such as meshing, to create a model that is accessible for further process simulation.
  • Such a creation of a model based on the real geometry is complex and computationally intensive and is intended to be avoided according to the invention, or at least greatly simplified.
  • the invention specifies how a substitute geometry, such as a geometric meta-model 2, can be determined, which geometrically and mathematically, it is constructed much simpler and less complex than the good part 1 and yet still offers a good simulation geometry for an almost realistic tool response of process simulations based on the geometric meta-model 2 determined according to the invention. Due to the significantly simplified complexity of the geometric meta-model 2, simulations to be carried out or calculated with it are significantly less time-consuming and require considerably less computing effort.
  • the present invention therefore enables the performance of flow simulations for a primary forming process, in particular for an injection molding process, without knowing the real three-dimensional component geometry or cavity geometry typically required for such a simulation.
  • a geometric substitute model i.e., a geometric meta-model
  • a geometric meta-model 2 is derived, which can be used in a flow simulation instead of the more complex original geometry. If such a geometric substitute model fulfills certain minimum process requirements described in more detail below, this geometric substitute model is referred to as geometric meta-model 2 in the context of this invention.
  • Calculation results based on such a geometric meta-model 2 are comparable, in particular with regard to mold filling times, injection pressures and volume flows, with those that would have been calculated using the original geometry.
  • the core idea of the invention is therefore to design a geometric meta-model 2 based on, among other things, process data which, despite considerably reduced geometric complexity compared to the good part 1 or the real geometry, i.e. despite greatly reduced computing and data handling effort, can provide reliable statements within the framework of a simulation with which a manufacturing process of the good part or the real geometry can be simulated with sufficient approximation.
  • These basic ideas are fundamentally applicable to all primary forming processes, but in particular to an injection molding process and/or a die casting process, such as an aluminum die casting process.
  • the method according to the invention for obtaining such a replacement geometry in the form of a geometric meta-model 2 is explained with regard to the method sequence in Figure 2.
  • the method according to the invention is essentially divided into two method sections, namely a learning process step 3 and a step 4 for determining the geometric meta-model.
  • Learning process step 3 can generally be performed alternatively or cumulatively in two different ways. Firstly, it is possible to perform a good part manufacturing process on a machine 5 to produce a good part and to determine process parameters or process signals 6 from this good part manufacturing process.
  • a simulation 7 of the good part manufacturing process can also be performed based on the real geometry.
  • Such a simulated good part manufacturing process results in so-called simulated process signals 8 or simulated process parameters, which are determined by simulating the good part manufacturing process.
  • real good part manufacturing process data or simulated good part manufacturing process data are thus available, on the basis of which, as will be described below, the geometrically highly simplified meta-model 2 according to the invention is determined.
  • learning process step 3 therefore, at least one learning process variable and at least one learning geometry variable as well as at least one learning design target variable of the good part manufacturing process and/or the simulation thereof are recorded or determined.
  • process and setting data are recorded and stored via a data acquisition system and made available for further processing.
  • the data supplied are, for example, measured values which are recorded directly on the machine in the good part manufacturing process or which are recorded in the good part simulation calculated.
  • modeling can run on the machine, in the cloud, or on a local computer alongside the acquisition.
  • data acquired using so-called soft sensors can be used, for example, if the soft sensors are of sufficient quality and process-specific requirements regarding resolution, accuracy, etc. are met.
  • step S105 data preprocessing also takes place to determine the geometric meta-model 2.
  • Data from the data preprocessing (step S105) is either fed directly to a configuration step (S106), or virtual sensor signals can be determined and/or calculated from the data preprocessing in a calculation step S107.
  • the virtual sensor signals thus determined are assigned to a corresponding virtual sensor, which need not be physically present but results from measured values. This step is referred to as step S108 in Figure 2.
  • the final parameters with which the geometry used in the simulation can be uniquely described are determined, in addition to the simulation calculation results.
  • a geometric meta-model which is the goal of the method according to the invention (end: S113).
  • this basic geometry is at least one geometrically regulated structure, i.e., a basic body that is geometrically and mathematically easily graspable and easily describable, which in particular does not contain any free-form surfaces, such as oscillating surfaces or oscillating surfaces.
  • Freeform surfaces are, for example, surfaces that can only be described numerically and/or consist of point clouds, since they cannot be described by a simple, formulaic relationship, such as a sphere or a cuboid or a cube or the like.
  • Such freeform surfaces are, for example, scanned strain surfaces or osculation surfaces on CAD models and/or real geometries.
  • dependencies on geometry parameters are configured (S322).
  • Such dependencies can be, for example, but not exclusively, a length-to-diameter (LZD) ratio of a cylinder, a length-to-width ratio of a cuboid, a width-to-height ratio of a cuboid, or a length-to-height ratio of a cuboid.
  • a parameterization of the geometric control bodies can be performed, for example, using individual or multiple Degrees of freedom of the geometric control bodies, for example lengths, widths, heights, angles, diameters, radii or the like.
  • step S341 variables of the experimental design are first configured in step S341. Subsequently, boundary conditions that must be met in all cases with regard to the experimental design are configured (step S342). Furthermore, the optimization goal toward which geometric meta-model 2 is to be optimized is configured in step S343.
  • step S106 of configuring the simulation environment is completed.
  • step S112 explains the basic process that takes place in step S112, namely the geometry-based configuration or geometry-based adaptation of the substitute geometry (base geometry or intermediate geometry), based on Figure 4. This is done using the example of a base geometry/intermediate geometry in the form of a geometric rule structure of a cylinder with length I and radius r.
  • step S400 it is decided whether a real radius n-eai is known. If this is the case, the known real radius rreai is set as the cylinder radius for the simulation r C yi,sim (S401). If the radius rreai is not known, the Cylinder radius for the simulation r C yi,sim is set to a cylinder radius r cyi (step S402).
  • step S403 a query is made as to whether a real length Ireai is known. If this is the case, the real length Ireai is set as the cylinder length for the simulation Icyi.sim (S404). If the real length Ireai is unknown, the cylinder length for the simulation Icyi.sim is set to a cylinder length l cyi (S405).
  • step S402 namely setting/calculating the cylinder radius rcyi.sim for the simulation, is now described when the real radius Treal is not known.
  • step S501 After starting this process (S500), it is first queried whether the existing run is a first run (step S501).
  • step S503 a bit limhigh, which indicates that the upper limit has been reached, and a corresponding bit limiow, which indicates that the lower limit has been reached, are set to 0. The first pass is thus completed. You can return to the start of this process S500.
  • step S509 a query is first made in step S509 as to whether an upper limit of the adaptation r max has been reached. If this is not the case, the radius r C yi is increased by the increment hcyi.r of the cylinder radius adaptation in step S510.
  • step S601 After starting this process (S600), it is first queried whether the existing run is a first run (step S601).
  • step S602. If it is the first run, for example, the cylinder length l C yi is set to 50 mm in step S602. Furthermore, in step S603, a bit limhigh, which indicates that the upper limit has been reached, and a corresponding bit limiow, which indicates that the lower limit has been reached, are set. is set to 0. The first run is now complete. You can return to the start of this process (S600).
  • step S609 determines whether an upper limit of the adaptation Imax has been reached. If this is not the case, the cylinder length Icyi is increased by the cylinder length adaptation increment hcyi.i in step S610.
  • a material data supply step S701 for example, physical data on the material used, in particular the material melt, a process temperature Tprocess and/or a tool temperature Ttool are provided.
  • a supply step S702 for high-resolution data for example, high-resolution individual values and/or high-resolution curves of an injection pressure pinj, a filling time tfiii, a total filling volume Vnii, tot and a filling volume flow V inj are provided.
  • a process configuration is determined from the data of step S701 and step S702 in a step S703.
  • a geometry data feed is carried out, wherein geometric data relating to the basic geometry or the intermediate geometry, geometric limit values and geometric boundary conditions are provided.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Generierung und/oder Adaption eines geometrischen Meta-Modells für ein in einem Urformprozess herzustellendes Formteil zur Verwendung als Simulationsgeometrie, auf einer Basis von Prozessdaten, wobei in einem Lernprozessschritt ein Gutteil hergestellt wird, der Gutteilprozess charakterisiert wird und zur Bestimmung eines Metamodells in einem Geometriebestimmungsschritt wenigstens eines der gelernten Charakteristika iterativ in Simulationen mit Zwischengeometrien angenähert wird bis ein ausreichend genaues Metamodell erreicht ist wobei ein virtuelles Gebilde verwendet wird, welches wenigstens ein geometrisches Regelgebilde ist oder hieraus zusammengesetzt ist.

Description

Verfahren zur Generierung und/oder Adaption eines geometrischen Meta- Modells für ein in einem Urformprozess herzustellendes Formteil, insbesondere für ein in einem Spritzgießprozess herzustellendes Spritzgießformteil
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Generierung und/oder Adaption eines geometrischen Meta-Modells für ein in einem Urformprozess herzustellendes Formteil, insbesondere für ein in einem Spritzgießprozess herzustellendes Spritzgießformteil, wobei zunächst ein Lernprozessschritt durchgeführt wird und nach dem Lernprozessschritt eine Bestimmung des geometrischen Meta-Modells durchgeführt wird.
Grundsätzlich ist es in einem Bereich der Vernetzung von Spritzgießsimulationstools bzw. den daraus berechneten Ergebnissen und Spritzgießmaschinen bekannt, Simulationsdaten dafür zu verwenden, eine Maschineneinrichtung, zum Beispiel durch das Setzen von Sollgrößen und/oder Einstellwerten vorzunehmen. Auch ist es bekannt, einen Abgleich von Simulationsdaten und von Realversuchen an der Spritzgießmaschine durchzuführen.
Des Weiteren sind Softwareprodukte bekannt, die zur Prozesseinrichtung des Spritzgießprozesses, d. h. des realen Spritzgießprozesses auf Basis von manuell durchgeführten Simulationen durchgeführt werden. Als Basis für die Simulationen gemäß dem Stand der Technik dienen vorbekannte räumliche Daten, zum Beispiel CAD-Daten, des herzustellenden Bauteils und/oder räumliche Daten, zum Beispiel CAD-Daten, einer Kavität eines Spritzgieß-Werkzeugs.
Beispielsweise ist aus der EP 3 291 959 B1 die Ermittlung und Anzeige von Prozessparameterwerten in einem Spritzgießprozess bekannt. Hierbei werden Druckkurven aus der Simulation und einem realen Prozess charakterisiert.
Aus der EP 3 892 440 A1 ist ein Verfahren zur Einstellung einer Spritzgießmaschine bekannt, welches ebenfalls auf der Bereitstellung und/oder einem Auswählen wenigstens eines 3-D-Modells wenigstens einer Geometrie wenigstens eines zu spritzenden Spritzteils und/oder wenigstens einer Geometrie wenigstens eines Formhohlraums basiert.
Aus der DE 102021 109 851 A1 ist ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt bekannt, welches zum Abgleichen einer Simulation mit dem real durchgeführten Prozess dient. Hierzu wird im Rahmen der Simulation zumindest ein Simulationsverlauf einer für den Prozess charakteristischen Größe, insbesondere ein simulierter Druckverlauf, berechnet, wobei beim real durchgeführten Prozess zumindest ein Messverlauf der charakteristischen Größe, insbesondere ein gemessener Druckverlauf, gemessen wird und anhand von charakteristischen Punkten des Simulationsverlaufs und des Messverlaufs eine Zuordnung zwischen dem Simulationsprozess und dem Realprozesses stattfindet.
Aus der AT 513.481 B1 ist ein Verfahren zur Simulation eines Spritzgießvorgangs bekannt, wobei in einer Maschinensimulation zur Nachbildung der Spritzgießmaschine gegebenenfalls ohne Spritzgusswerkzeug aufgrund eines physikalischen Verhaltensmodells wenigstens ein erster Parameter in einer zu simulierenden Einspritzeinheit einer Spritzgießmaschine berechnet wird und in einer Prozesssimulation zur Nachbildung des zu verarbeitenden Spritzgießmaterials und/oder eines Spritzgießwerkzeugs aufgrund eines physikalischen Modells wenigstens ein zweiter Parameter, vorzugsweise ein Druck, in dem zu simulierenden Spritzgießmaterial berechnet wird, wobei der wenigstens eine zweite Parameter der Maschinensteuerung mitgeteilt wird und/oder der wenigstens eine erste Parameter der Prozesssimulation mitgeteilt wird.
Oben erwähnter Stand der Technik weist einen wesentlichen gemeinsamen Nachteil auf. Die Durchführung der Simulation auf Basis der CAD-Daten des herzustellenden Bauteils oder auf Basis der CAD-Daten der Werkzeugkavität setzt zum einen voraus, dass derartige Daten bekannt sind. Des Weiteren ist eine derartige Simulation mit hohem Rechenaufwand verbunden, da insbesondere bei komplexen Bauteilen oder bei komplexen, zum Beispiel verzweigten Formhohlräumen, ein erheblicher Rechenaufwand zur Durchführung der Simulation, z.B. der Strömungssimulation erforderlich ist. Der genannte Berechnungsaufwand ist insbesondere mit einem hohen Zeitaufwand verbunden. Im Allgemeinen wird daher die Simulation des Spritzgießprozesses auf Basis der vorbekannten CAD-Daten des herzustellenden Bauteils oder auf Basis der vorbekannten CAD-Daten der Werkzeugkavität lediglich für die initiale Einrichtung eines Prozesses verwendet. Dies setzt aber auch voraus, dass derjenige, der diese Prozesssimulation durchführen soll, auch die Kenntnis über die erwähnten CAD-Daten haben muss, da ihm eine Einrichtung eines sinnvollen Simulationsablaufes ohne Kenntnis dieser Daten unmöglich ist.
Hieraus entsteht wiederum der Nachteil, dass aufgrund der Notwendigkeit, dass mindestens ein realitätsnahes 3-D-Modell als Startpunkt erforderlich ist, sich ein kompliziertes und aufwändiges, insbesondere manuelles Datenhandling ergibt.
Nicht vermeidbar ist auch insbesondere für den Fall komplexerer Geometrien bzw. komplexerer Simulationsmodelle ein hoher manueller Bearbeitungsaufwand in Bezug auf die initiale Modelloptimierung und dergleichen.
Aufgabe der Erfindung ist es daher, eine physikalische Modellbildung aus realen Prozessdaten automatisiert durchzuführen, um eine Simulation ohne Kenntnis über die reale Geometrie des Bauteiles und/oder der Werkzeugkavität zu ermöglichen. Eine weitere Aufgabe ist es, simulationsbedingte Berechnungen von Urform prozessen, insbesondere von Spritzgießprozessen, in ihrer Komplexität qualitativ und/oder quantitativ erheblich zu vereinfachen. Des Weiteren ist es Aufgabe der Erfindung, eine Ermittlung von Maschineneinstelldaten/Prozessparametern zu ermöglichen, ohne die CAD-Daten bzw. die geometrische Raumform des herzustellenden Formteils und/oder die CAD-Daten bzw. die Raumform der Kavität im Werkzeug zu kennen. Ferner ist es erstrebenswert, die manuellen Aufwände zur Simulation und zum Datenmanagement erheblich abzusenken. Insbesondere soll der manuelle Vernetzungsaufwand einer Simulationsgeometrie, wie er derzeit in Spritzgießsimulationen gemäß dem Stand der Technik erforderlich ist, erheblich verringert werden.
Oben genannte Aufgaben werden erfindungsgemäß mit einem Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den vom Anspruch 1 abhängigen Ansprüchen angegeben. Der Erfindung liegt dabei die Kernidee zugrunde, Erkenntnisse aus einem Lern- Prozessschritt dafür zu nutzen, dass bei einer Bestimmung eines geometrischen Meta- Modells auf der Basis dieser Erkenntnisse eine gegenüber dem realen Bauteil oder gegenüber der realen Werkzeugkavität stark vereinfachte Ersatzgeometrie in Form eines geometrischen-Meta-Modells erhalten wird. Dieses geometrische Meta-Modell wird ohne Kenntnis der realen Raumform bzw. der CAD-Daten des Realbauteils und/oder der Werkzeugkavität erstellt. Lediglich aufgrund der wenigstens einen, im Lern-Prozessschritt erfassten Lerngeometriegröße, wenigstens einer im Lern- Prozessschritt erfassten Lernprozessgröße sowie der wenigstens einen, im Lern- Prozessschritt erfassten Lerndesignzielgröße wird eine Ersatzgeometrie aus stark vereinfachten Geometrien, nämlich aus geometrischen Regelgebilden bestimmt, die es ermöglicht, ein Verhalten bzw. ein Prozessverhalten, insbesondere hinsichtlich geeigneter Merkmale simulativ ausreichend angenähert abzubilden, wie es der reale Prozess oder die reale Geometrie in der Realität täte.
Es gelingt somit ohne Kenntnis der tatsächlichen Geometrie des herzustellenden Formteils oder ohne Kenntnis der tatsächlichen Geometrie der Werkzeug kavität ein geometrisches Meta-Modell zu erstellen, welches gegenüber den realen Geometrien oder den Simulationsgeometrien im Lernprozessschritt stark vereinfacht ist und trotzdem eine zuverlässige optimierte Prozesseinrichtung des Urformprozesses, insbesondere des Spritzgießprozesses, ermöglicht. Insbesondere eignet sich das geometrische Meta-Modell als Simulationsgeometrie für die Durchführung einer Prozesssimulation des Urformprozesses, insbesondere des Spritzgießprozesses.
Für das Verständnis der vorliegenden Erfindung seien nachfolgend aufgelistete Begriffe gegebenenfalls zusätzlich zu einer oder alternativ zu einer einschlägigen Fachbegriffsdefinition wie folgt definiert. Sofern sich die hier vorliegende Definition mit einer möglicherweise vorhandenen Fachbegriffsdefinition überschneidet oder gar widerspricht, geht im Zweifelsfall die Definition, wie sie in dieser Anmeldung vorgenommen ist, vor. Geometrisches Regelgebilde:
Unter einem geometrischen Regelgebilde ist erfindungsgemäß ein 2-dimensionales oder ein 2,5-dimensionales oder ein 3-dimensionales nicht-Freiformgebilde zu verstehen.
Unter einem 2-dimensionalen geometrischen Regelgebilde ist ein 2-dimensionales Polytop oder eine ebene Projektion eines 2,5-dimensionalen oder eines 3- dimensionalen geometrischen Regelgebildes zu verstehen.
Unter einem 2,5-dimensionalen geometrischen Regelgebilde ist ein 2-dimensionales Regelgebilde mit einer wenigstens abschnittsweise konstanten Dieken-Information in einer dritten Dimension zu verstehen.
Unter einem 3-dimensionalen geometrischen Regelgebilde ist ein 3-dimensionales nicht-Freiformgebilde zu verstehen, wobei insbesondere, aber nicht abschließend nachfolgend aufgezählte geometrische Grundkörper als 3-dimensionales Regelgebilde anzusehen sind:
3-dimensionale Polytope, z.B.
Quader
Würfel
Prisma
Pyramide
- 3- oder Mehreckplatte
- Pyramidenstumpf und/oder
3-dimensionale Körper mit wenigstens einer gekrümmten Begrenzungsfläche, z.B.
- Zylinder,
Kugel
Kegel
Zylinderscheibe mit einer Höhe h und einem Durchmesser d, wobei h<d gilt
Teilkugel, insbesondere Halbkugel
Kegelstumpf. Virtuelles Gebilde:
Unter einem virtuellen Gebilde ist erfindungsgemäß ein Ergebnis einer booleschen Addition oder ein Ergebnis einer booleschen Subtraktion von wenigstens 2 geometrischen Regelgebilden zu verstehen. Im Extremfall kann ein virtuelles Gebilde auch nur aus einem einzigen geometrischen Regelgebilde gebildet sein.
Einspritzphase:
Zeitraum vom Beginn des Schmelzefüllprozesses bis zur vollständigen volumetrischen Formfüllung, bei der bis auf einen erforderlichen Materialtransport zum Schwindungsausgleich die Formfüllung als solche abgeschlossen ist. Der Beginn des Schmelzefüllprozesses fällt näherungsweise mit dem Schließen der Rückstromsperre zusammen.
Nachdruckphase:
Zeitraum ab dem Umschaltzeitpunkt bis zum Ende der Druckbeaufschlagung zur Kompensation der Matenalschwindung. Hierzu wird zwar Material in die Form transportiert, dieser Schwindungsausgleich wird aber nicht mehr der Einspritzphase zugerechnet.
Formteilbildungsprozess:
Zeitraum, während dem Schmelze in die Kavität gelangt. Üblicherweise betrifft der Formteilbildungsprozess einen Zeitraum vom Beginn der Einspritzphase bis zum Ende der Nachdruckphase.
Im Einzelnen weist das erfindungsgemäße Verfahren zur Generierung und/oder zur Adaption eines geometrischen Meta-Modells für ein in einem Urformprozess herzustellendes Formteil zur Verwendung als Simulationsgeometrie nachfolgend aufgeführte Schritte auf: a) in einem Lernprozessschritt: a.1 ) Herstellen eines Gutteils des Formteils in einem realen Gutteil- Herstellungsprozess und/oder Durchführen einer Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses, a.2) Erfassen wenigstens einer Lernprozessgröße und wenigstens einer Lerngeometriegröße und wenigstens einer
Lerndesignzielgröße des Gutteil-Herstellungsprozesses und/oder der Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses b) in einem Schritt zur Bestimmung des geometrischen Meta-Modells: b.1 ) Definition von mindestens einem Prozess-MUSS-Kriterium, welches der Lernprozessgröße entspricht, und Definition von mindestens einem Geometrie-MUSS-Kriterium, welches der Lerngeometriegröße entspricht b.2) Konfiguration einer Simulationsumgebung wenigstens umfassend: b.2.1 ) eine geometriebasierte Simulationskomponente enthaltend wenigstens eine Basisgeometrie, b.2.2) eine prozessbasierte Simulationskomponente, b.2.3) eine designbasierte Simulationskomponente eines
Versuchsplandesigns, welche wenigstens ein zu erreichendes Simulationsoptimierungsziel der
Simulation festlegt, wobei das
Simulationsoptimierungsziel aus der
Lerndesignzielgröße gebildet wird oder die
Lerndesignzielgröße ist; b.3) Durchführung der Simulation mit der im Schritt b.2. konfigurierten Simulationsumgebung zum Erhalt eines Simulationsergebnisses; b.4) Evaluation des Simulationsergebnisses durch Vergleich des Simulationsergebnisses mit dem festgelegten Simulationsoptimierungsziel; b.5) wenn im Schritt b.4) das Simulations-optimierungsziel nicht erreicht wird, b.5.1 ) Iterative Adaption der Basisgeometrie zum Erhalt einer Zwischengeometrie; b.5.2) Modifikation der geometriebasierten
Simulationskomponente aus Schritt b.2.1 ) durch Ersatz der Basisgeometrie mit der Zwischengeometrie; b.6) Wiederholung der Schritte b.3) bis b.5) unter der Verwendung der Zwischengeometrie, bis das festgelegte Simulationsoptimierungsziel mit der Zwischengeometrie erreicht wird; b.7) Wenn das festgelegte Simulationsoptimierungsziel erreicht ist, Definition der Zwischengeometrie als das geometrische Meta- Modell; b.8) wobei für die Basisgeometrie und die Zwischengeometrie ein virtuelles Gebilde verwendet wird, welches wenigstens ein geometrisches Regelgebilde ist oder welches aus zwei oder mehreren geometrischen Regelgebilden gebildet ist.
In einer besonderen Ausführungsform ist das virtuelle Gebilde aus 2-dimensionalen, 2,5-dimensionalen und/oder 3-dimensionalen Regelgebilden gebildet oder zusammengesetzt.
Diese stellen erstrebenswerte Grundalternativen betreffend Regelgebildetypen dar.
Vorteilhafterweise kommt als 3-dimensionales Regelgebilde wenigstens eines ausgewählt aus der Gruppe:
- 3-dimensionale Polytope, z.B.
Quader
Würfel
Prisma
Pyramide
- 3- oder Mehreckplatte
- Pyramidenstumpf und/oder
- 3-dimensionale Körper mit wenigstens einer gekrümmten Begrenzungsfläche, z.B.
- Zylinder, Kugel Kegel Zylinderscheibe mit einer Höhe h und einem Durchmesser d, wobei h<d gilt
Teilkugel, insbesondere Halbkugel Kegelstumpf zum Einsatz.
Mit diesen mathematisch relativ einfach darstellbaren 3-dimensionalen geometrischen Regelgebilden gelingt die Verwirklichung eines besonders niedrigen Rechenaufwands bei Simulationsberechnungen basierend auf geometrischen Meta- Modellen, die aus diesen 3-dimensionalen geometrischen Regelgebilden gebildet sind. Im Gegensatz z.B. zu lediglich numerisch zu bestimmenden Freiformflächen oder Freiformkörpern, zum Beispiel Strakflächen oder Schmiegeflächen enthaltende Körper, vereinfacht das geometrische Meta-Modell aus solchen Regelgebilden die Simulationsrechnung erheblich.
Vorteilhafterweise ist unter einem 2-dimensionalen Regelgebilde ein 2- dimensionales Polytop oder eine ebene Projektion eines 3-dimensionalen Regelgebildes zu verstehen.
Auch die Verwendung von lediglich 2-dimensionalen Regelgebilden ermöglicht es, einen Simulationsrechenaufwand und somit einen Zeitaufwand für eine Berechnung einer Simulation auf der Basis des hieraus gebildeten geometrischen Meta-Modells zu verringern.
Weiterhin ist unter einem 2,5-dimensionalen Regelgebilde ein 2- dimensionales Regelgebilde zusammen mit einer wenigstens abschnittsweisen konstanten Dieken-Information betreffend eine dritte Dimension zu verstehen.
Eine solches 2,5-dimensionales Regelgebilde kann vorteilhafterweise dabei helfen, den Berechnungsaufwand und somit den Zeitaufwand für eine Simulation insbesondere auch gegenüber der Verwendung von 3-dimensionalen Regelgebilden zu verringern.
Besonders zweckmäßig ist, dass das virtuelle Gebilde und/oder wenigstens eines der geometrischen Regelgebilde in Richtung wenigstens einer Raumachse (X- Achse und/oder Y-Achse und/oder Z-Achse) parametrierbar ausgebildet ist, und im Schritt b.5.1 ) zur iterativen Adaption wenigstens einer der Größenwerte der Raumachsen (X-Achse und/oder Y-Achse und/oder Z-Achse) verändert wird.
Mit obiger Maßnahme gelingt es, zur Optimierung der Basisgeometrie bzw. der Zwischengeometrie hin zum optimierten geometrischen Meta-Modell, lediglich die Raumform und/oder die Größe des wenigstens einen Regelgebildes variieren zu müssen und somit lediglich hierdurch oder auch im Zusammenhang mit weiteren Maßnahmen die Basisgeometrie oder die Zwischengeometrie iterativ an die gewünschte Zielgeometrie anzupassen, d. h. das geometrische Meta-Modell zu erhalten.
Gemäß einerweiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens sind Außenkanten und/oder Innenkanten des virtuellen Gebildes oder Übergangskanten zwischen zwei Regelgebilden des virtuellen Gebildes verrundet oder weisen eine Fase auf.
Durch den Einsatz von Verrundungen oder Fasen ist es in besonders einfacher Art und Weise möglich, z.B. ein Strömungsverhalten einer Materialschmelze innerhalb des geometrischen Meta-Modells an die Erkenntnisse aus dem Lernprozessschritt anzupassen.
Vorteilhafterweise ist der Urform-Herstellprozess ein Gießprozess, z. B. ein Spritzgießprozess oder ein Druckgussprozess.
Für obige Urform prozesse eignet sich das erfindungsgemäße Verfahren in besonders positiver Art und Weise.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung erfüllt das geometrische Meta-Modell in Bezug auf die geometriebasierte Simulationskomponente wenigstens ein Geometrie-MUSS-Kriterium innerhalb vorgegebener Geometrie-MUSS-Kriterien-Grenzwerte und/oder das geometrische Meta-Modell verhält sich hinsichtlich des Geometrie-MUSS-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Geometrie-MUSS-Kriterien-Grenzwerte so, wie die Realgeometrie des Gutteils oder die Simulationsgeometrie des herzustellenden Formteils , d.h. wie die Lerngeometriegröße.
Mit oben umrissenen Eigenschaften des geometrischen Meta-Modells gelingt eine besonders genaue und realitätsnahe Ermittlung des geometrischen Meta- Modells im Vergleich zu korrespondierenden Eigenschaften der Realgeometrie bzw. der Simulationsgeometrie.
In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens erfüllt das geometrische Meta-Modell in Bezug auf die geometriebasierte Simulationskomponente wenigstens ein Geometrie-KANN-Kriterium innerhalb vorgegebener Geometrie-KANN-Kriterien-Grenzwerte und/oder das geometrische Meta-Modell verhält sich hinsichtlich des Geometrie-KANN-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Geometrie-KANN-Kriterien-Grenzwerte so, wie die Realgeometrie des Gutteils oder die Simulationsgeometrie des herzustellenden Formteils, d.h. wie die Lerngeometriegröße.
Mit oben umrissenen Eigenschaften des geometrischen Meta-Modells gelingt eine weitere, besonders genaue Ermittlung des Verhaltens des geometrischen Meta- Modells im Vergleich zu dem der Realgeometrie bzw. der Simulationsgeometrie.
Besonders bewährt hat sich, dass das Geometrie-MUSS-Kriterium ein zu füllendes Gesamtvolumen (Vfiii.tot)ist.
Gemäß einer besonderen Ausführungsform ist das Geometrie-KANN- Kriterium eine Relation von Dimensionen der Regelgebilde des geometrischen Meta- Modells ist, z.B. L/D (Länge zu Durchmesser) bei einem Zylinder.
Durch Festlegung eines solchen Geometrie-KANN-Kriteriums können beispielsweise Fließgeschwindigkeiten der Schmelze in einem einer Simulation zugrunde liegenden geometrischen Meta-Modell wenigstens bereichsweise an reale Fließgeschwindigkeiten beim Gutteilprozesses oder an Fließgeschwindigkeiten, die sich aus der Simulation des Gutteilprozesses ergeben, angenähert werden. Derartige, wenigstens bereichsweise stattfindenden Annäherungen können insbesondere mittlere Fließfrontgeschwindigkeiten der Schmelze im Meta-Modell gut simulieren bzw. anpassbar machen.
Eine weitere Ausführungsform der Erfindung zeichnet sich dadurch aus, dass das geometrische Meta-Modell in Bezug auf die prozessbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Prozess-MUSS-Kriterium innerhalb vorgegebener Prozess-MUSS-Kriterien-Grenzwerte erfüllt und/oder dass ein mit dem Meta-Modell simulierter Prozess sich hinsichtlich des Prozess-MUSS-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Prozess-MUSS-Kriterien-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses, d.h. wie die Lernprozessgröße.
Mit oben umrissenen Eigenschaften des geometrischen Meta-Modells gelingt eine besonders genaue und realitätsnahe Ermittlung des geometrischen Meta- Modells hinsichtlich seiner Prozessgrößen im Vergleich zu korrespondierenden Prozessgrößen des Gutteil-Herstellungsprozesses oder der Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses.
Eine weitere Ausführungsform der Erfindung zeichnet sich zusätzlich dadurch aus, dass das geometrische Meta-Modell in Bezug auf die prozessbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Prozess-KANN-Kriterium innerhalb vorgegebener Prozess-KANN-Kriterien-Grenzwerte erfüllt und/oder dass ein mit dem geometrischen Meta-Modell simulierter Prozess sich hinsichtlich des Prozess-KANN- Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Prozess-KANN-Kriterien-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses, d.h. wie die Lernprozessgröße.
Wenn zusätzlich zu dem Prozess-MUSS-Kriterium oder den Prozess-MUSS- Kriterien wenigstens ein weiteres Prozess-KANN-Kriterium erfüllt ist oder sich das geometrische Meta-Modell in einem Simulationsprozess hinsichtlich des Prozess- KANN-Kriteriums so verhält wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses, kann die Qualität und Aussagekraft des geometrischen Meta-Modells als vereinfachte Ersatzgeometrie weiter verbessert werden. In einer bestimmten Ausführungsform hat sich bewährt, dass das Prozess- MUSS-Kriterium wenigstens eines oder mehrere ausgewählt aus der Gruppe:
- Plastifizierschneckenhubkurve der Einspritzphase (Sinj) und/oder daraus berechnete Werte;
- Einspritzdruckkurve (d.h. einem Verlauf Einspritzdruckwerte pinj über einer Zeit, z.B. Einspritzzeit, oder einer Strecke, z.B. dem Schneckenhub) oder singuläre Einspritzdruckwerte (pinj) und/oder daraus - berechnete Werte;
- Physikalische Materialdaten, z.B. in Form von Material-Modellen wie pvT- und Cross-WLF-Modellen;
- Temperaturwert (Tinj), der eine Temperatur der Materialschmelze, insbesondere in Düsennähe repräsentiert oder eine Heißkanal- Temperatur ist/sind.
Mit den oben erwähnten Prozess-Mil SS-Kriterien, von denen wenigstens eines erfüllt sein muss, wird eine Grundlage dafür geschaffen, dass ein simulierter Prozess auf der Basis des geometrischen Meta-Modells hinsichtlich wesentlicher Prozessdaten mit dem realen Gutteilprozesses oder mit der Simulation eines realen Gutteilprozesses übereinstimmend eingerichtet und/oder optimiert werden kann, dies insbesondere innerhalb vorgegebener Prozess-MUSS-Kriterien-Grenzwerte.
In weiteren Ausführungsformen der Erfindung ist das Prozess-KANN- Kriterium eines oder mehrere ausgewählt aus der Gruppe:
- Düsendruckkurve (pnoz) und/oder daraus berechnete Werte;
- Volumenstromkurve der Einspritzphase (iZinj) und/oder daraus berechnete Werte;
- Werkzeuginnendruckkurve (pcav) und/oder daraus berechnete Werte;
- Schließkraftverlaufskurve (FciP)und/oder daraus berechnete Werte;
- Stromkurve (lDrv)und/oder daraus berechnete Werte.
Mit derartigen Prozess-KANN-Kriterien gelingt es, ein geometrisches Meta- Modells innerhalb einer Simulation hinsichtlich realitätsnaher Prozesseigenschaften des Gutteil-Herstellungsprozesses bzw. die Prozesseigenschaften der Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses sinnvoll auszuwählen. Insbesondere die letztgenannte Stromkurve kann dabei eine einfach messbare Aussage über Druckverhältnisse innerhalb des Schneckenvorraums und/oder innerhalb der Werkzeugkavität liefern. Die Stromkurve ist beispielsweise der zeitliche Verlauf der elektrischen Stromaufnahme eines Antriebsmotors für ein Hydraulikaggregat, welches für den Vorschub der Plastifizierschnecke innerhalb einer Kunststoff- Spritzgießmaschine sorgt. Ähnliche Aussagen sind auch über die Kenntnis des zeitlichen Verlaufs der Schließkraft, die erforderlich ist, um ein Formwerkzeug geschlossen zu halten, möglich.
Alternativ oder zusätzlich kann es zweckmäßig sein, dass das geometrische Meta-Modell in Bezug auf die designbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Design-MUSS-Kriterium innerhalb vorgegebener Design-MUSS-Kriterien- Grenzwerte erfüllt und/oder dass ein mit dem Meta-Modell simulierter Prozess sich hinsichtlich des Design-MUSS-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Design- MUSS-Kriterien-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses, d.h. wie die Lerndesignzielgröße.
Unter einem Design-MUSS-Kriterium ist ein Prozesskriterium zu verstehen, auf welches hin, der Simulationsprozess unter Verwendung der Basisgeometrie/der Zwischengeometrie optimiert wird. Es handelt sich also um ein Kriterium eines Versuchsplandesigns, welches innerhalb möglichst enger Design-MUSS-Kriterien- Grenzwerte zu liegen kommen soll.
Ein Beispiel für das Design-MUSS-Kriterium ist die Formbauteilfüllzeit (tun), die z.B. der Dauer der Einspritzphase entspricht, unter einer Randbedingung des zu füllenden Gesamtvolumens (Vfiii.tot).
Obiges Design-MUSS-Kriterium gibt unter der Randbedingung des einzuhaltenden zu füllenden Gesamtvolumens (Vfiii.tot), welches bauteilspezifisch und/oder kavitätenspezifisch ist, ein einfach zu messendes und gut erreichbares Optimierungsziel an. Neben einem Design-MUSS-Kriterium kann das geometrische Meta-Modell zweckmäßigerweise in Bezug auf die designbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Design-KANN-Kriterium innerhalb vorgegebener Design-KANN- Kriterien-Grenzwerte erfüllen und/oder das geometrische Meta-Modell kann sich dadurch auszeichnen, dass sich ein mit dem Meta-Modell simulierter Prozess hinsichtlich des Design-KANN-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Design- KANN-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses, d.h. wie die Lerndesignzielgröße.
Als Design-KANN-Kriterium hat sich wenigstens eines oder mehrere ausgewählt aus der Gruppe:
Erstarrungszeitpunkt (tsoiid);
Volumenstromkurve und daraus abgeleitete Werte, z.B. - maximaler Volumenstrom (7 max), mittlerer Volumenstrom (Y avg) bewährt.
Hinsichtlich der iterativen Optimierung zur Erreichung des geometrischen Meta-Modells hat es sich bewährt, dass die iterative Adaption der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch eine Änderung einer geometrischen Erstreckung eines oder mehrerer der geometrischen Regelgebilde in einer oder mehrerer der Raumachsen (x-Achse; Y-Achse; Z-Achse) erfolgt.
Mit einer solchen Parametrisierung der räumlichen Ausdehnungen wenigstens eines, bevorzugt mehrerer der Regelgebilde, aus denen die Basisgeometrie, die Zwischengeometrie oder das geometrische Meta-Modell bevorzugt unter Zuhilfenahme boolescher Addition und/oder boolescher Subtraktion gebildet ist, sind in besonders einfacher Art und Weise Anpassungen der Basisgeometrie und/oder der Zwischengeometrie zum Erreichen des geometrischen Meta-Modells möglich.
Alternativ oder kumulativ zur oben erwähnten Parametrisierung einzelner Regelgebilde kann es zur Erreichung des Optimierungsziels besonders sinnvoll sein, dass die iterative Anpassung der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch boolesches Addieren eines weiteren Regelgebildes zur bestehenden Basisgeometrie oder zur bestehenden Zwischengeometrie erfolgt.
Mit dieser Maßnahme gelingt es in besonders einfacher Art und Weise und vor allem ohne die Komplexität des geometrischen Meta-Modells über Gebühr zu erhöhen, eine verbesserte Annäherung des geometrischen Meta-Modells an entsprechende Eigenschaften des Gutteils zu erreichen. Auch sind charakteristische Prozessgrößen des Gutteil-Herstellungsprozesses bzw. der Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses in einfacher Art und Weise durch Hinzufügen von Regelgebilden zu einer existierenden Basisgeometrie bzw. einer existierenden Zwischengeometrie leicht adaptierbar.
Alternativ oder kumulativ zur oben erwähnten Parametrisierung einzelner Regelgebilde oder der oben erwähnten booleschen Addition von Regelgebilden kann es zur Erreichung des Optimierungsziels besonders sinnvoll sein, dass die iterative Anpassung der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch boolesches Subtrahieren eines weiteren Regelgebildes von der bestehenden Basisgeometrie oder von der bestehenden Zwischengeometrie erfolgt.
Mit dieser Maßnahme gelingt es in besonders einfacher Art und Weise und vor allem ohne die Komplexität des geometrischen Meta-Modells über Gebühr zu erhöhen, eine verbesserte Annäherung des geometrischen Meta-Modells an entsprechende Eigenschaften des Gutteils zu erreichen. Auch sind charakteristische Prozessgrößen des Gutteil-Herstellungsprozesses oder der Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses in einfacher Art und Weise durch ein Entfernen von Regelgebilden von einer existierenden Basisgeometrie bzw. einer existierenden Zwischengeometrie leicht adaptierbar.
Auch kann es zweckmäßig sein, dass die iterative Anpassung der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch Austauschen eines Regelgebildes der bestehenden Basisgeometrie oder der bestehenden Zwischengeometrie mit einem anderen Regelgebilde erfolgt. Dies stellt eine weitere kumulative oder alternative Möglichkeit zur sinnvollen Anpassung oder Generierung des geometrischen Meta-Modells dar.
Vorteilhafterweise ist es auch ein Ziel des erfindungsgemäßen Verfahrens, das eine charakteristische Werkzeugsystem -Antwort des geometrischen Meta- Modells innerhalb vorbestimmter Werkzeugsystem-Antwort-Grenzwerte dieselbe Werkzeugsystem -Antwort erzeugt, wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses.
Mit diesem Ansatz geht man davon aus, dass in einer Simulation unter Verwendung des geometrischen Meta-Modells eine charakteristische Werkzeug- System -Antwort als Reaktion auf vorbestimmte Prozessabläufe, wie zum Beispiel eine Einspritzdruckkurve, ein besonders geeignetes Charakteristikum ist, welches dazu führt, dass eine berechnete Prozesssimulation auf Basis des geometrischen Meta-Modells trotz deutlich geringerem und daher wenig zeitaufwendigem Berechnungsaufwand in hohem Maße dem Gutteil-Herstellungsprozess bzw. der Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses entspricht und somit eine für die weitere Simulationsberechnungen geeignete Ersatzgeometrie in Form des resultierenden geometrischen Meta-Modells gefunden wird.
Weiterhin kann es vorteilhaft sein, dass ein Gesamtvolumen des geometrischen Meta-Modells einem Gesamtvolumen des Gutteils, insbesondere inklusive Ankonstruktionen oder des in der Simulation des Gutteilprozesses verwendeten Volumens entspricht.
Ein derartiger Ansatzpunkt vereinfacht die Bestimmung eines Gesamtfüllvolumens einer Kavität, ohne dass separat das Gesamtvolumen des eigentlichen Formbauteils oder der Ankonstruktionen bekannt sein muss.
Besonders zweckmäßig ist es, dass aus einer Mehrzahl von Zwischengeometrien, welche sowohl das Geometrie-MUSS-Kriterium als auch das Prozess-MUSS-Kriterium als auch das Design-MUSS-Kriterium erfüllen, diejenige Zwischengeometrie als Meta-Modell ausgewählt wird, welche in Bezug auf wenigstens ein Prozess-KANN-Kriterium der Lernprozessgröße und/oder in Bezug auf wenigstens ein Geometrie-KANN-Kriterium der Lerngeometriegröße und/oder in Bezug auf wenigstens ein Design-KANN-Kriterium am nächsten kommt.
Mit dieser Maßnahme kann erreicht werden, dass eine Simulation auf Basis des ermittelten geometrischen Meta-Modells eine besonders hohe Genauigkeit erzielt.
Weiterhin kann es vorteilhaft sein, dass eine Bestimmung des zu füllenden Gesamtvolumens (Vfiii.tot) unter Berücksichtigung einer Schmelzekompression und/oder unter Berücksichtigung einer Elastizität einer Plastifizierschnecke und/oder unter Berücksichtigung eines Schließverhaltens und/oder eines Leckageverhaltens einer Rückstromsperre erfolgt.
Eine derartige Maßnahme erhöht ebenfalls die Genauigkeit der Berechnung einer Simulation auf Basis des so ermittelten geometrischen Meta-Modells als Ersatzgeometrie, da matenalspezifische idealisierte Annahmen wie auch maschinenseitig idealisierte Annahmen durch entsprechendes reales Materialverhalten und/oder reales Maschinenverhalten ersetzt wird. Hinsichtlich der Durcdhführeung dieser Maßnahmen sei lediglich beispielhaft auf die technischen Lehren der europäischen Patentschriften EP3359365B1 , EP3870422B1 und EP3055116B1 verwiesen.
Besonders leicht durchführbar ist es , wenn die Werkzeugsystem -Antwort ein Druckverlauf p(s) ist, der sich aus einem Identifikationsgeschwindigkeitssignal v(s) der Plastifizierschnecke, mit dem das Werkzeug gefüllt wird, ergibt.
Hierdurch kann der apparative Messaufwand wie auch der rechnerische Messaufwand, d.h. die rechnerische Verarbeitung von Messdaten, deutlich verringert werden.
Alternativ zur oben definierten Werkzeugsystem -Antwort, z.B. eine Form eines Druckverlaufs, kann die Werkzeugsystem -Antwort auch ein Geschwindigkeitsverlauf der Plastifizierschnecke v(s) sein, der sich aus einem Identifikationsdrucksignal p(s), mit dem das Werkzeug gefüllt wird, ergibt. Hierdurch kann ebenfalls der apparative Messaufwand wie auch der rechnerische Messaufwand deutlich verringert werden.
Besonders zweckmäßig ist, dass das Versuchsplandesign neben dem Simulationsoptimierungsziel auch wenigstens Angaben zu einer Iterationsschrittweite für die iterative Adaption im Schritt b.5.1 ) und/oder obere und untere Grenzwerte für die iterative Adaption im Schritt b.5.1 ) umfasst.
Durch geeignete Anpassung der Iterationsschrittweite innerhalb des Versuchsplandesigns kann der rechnerische und/oder iterative Aufwand bis zum Erhalt eines innerhalb der erforderlichen Grenzwerte liegenden geometrischen Meta- Modells verringert und/oder sogar optimiert werden. Insbesondere gelingt dies durch die Reduzierung der Anzahl der erforderlichen Iterationsschritte.
Zweckmäßig ist, dass der Basisgeometrie, der Zwischengeometrie und dem geometrischen Meta-Modell im Rahmen einer Vernetzung ein Netz zugeordnet wird und/oder der Basisgeometrie, der Zwischengeometrie und dem geometrischen Meta- Modell ein Inlet zugeordnet wird.
Um sowohl die Basisgeometrie wie auch Zwischengeometrien und das geometrische Meta-Modell für Simulationsrechnungen verfügbar zu machen, wird zweckmäßigerweise sowohl eine Vernetzung durchgeführt als auch ein Inlet, welches einen Anspritzpunkt simulieren soll, definiert. Dies sind übliche vorbereitende Maßnahmen, um ein geometrisches Gebilde einer Simulationsrechnung zugänglich zu machen, d. h. eine simulationsfähige Geometrie zu schaffen.
Um den Rechenaufwand zum Erhalt einer simulationsfähigen Basisgeometrie, einer simulationsfähigen Zwischengeometrie oder eines simulationsfähigen geometrischen Meta-Modells möglichst gering zu halten, bleibt das Inlet während der iterativen Adaption von der Basisgeometrie über die Zwischengeometrien hin zum geometrischen Meta-Modells wenigstens hinsichtlich der Anordnung an der Geometrie unverändert. Eine Form und/oder Abmessungen des Inlets können sachgerecht an das in Schmelzeströmungsrichtung nachfolgende Regelgebilde angepasst werden.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand der Zeichnung beispielhaft näher erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 : schematisch auf der linken Figurenseite eine Ansicht auf ein
Realbauteil, nämlich einen Halter für Schraubenschlüssel, welcher durch eine stark vereinfachte Ersatzgeometrie in Form eines Meta- Modells (rechte Figurenseite), welches mit dem erfindungsgemäßen Verfahren erhalten wurde, ersetzbar ist;
Figur 2: schematisch ein Ablaufdiagramm des erfindungsgemäßen
Verfahrens;
Figur 3: eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschrittes „Konfiguration der
Simulationsumgebung“ aus Figur 2;
Figur 4 schematisch ein Ablaufdiagramm zur Parameterdefinition zum Beispiel von Radius und Länge eines dreidimensionalen Regelgebildes, zum Beispiel eines Zylinders;
Figur 5: schematisch ein Ablaufdiagramm eines Unterprozesses zur
Bestimmung des Zylinderradiusses aus Figur 4;
Figur 6: schematisch ein Ablaufdiagramm eines Unterprozesses zur
Bestimmung der Zylinderlänge aus Figur 4;
Figur 7: schematisch ein Ablaufdiagramm zum Erhalt eines
Versuchsplandesigns (=DoE: Design of Experiments).
Figur 1 zeigt eine Gegenüberstellung eines Gutteils 1 einer Realgeometrie eines in einem Urformprozess hergestellten Bauteils. In Kenntnis einer solchen Realgeometrie des Gutteils 1 wird im Stand der Technik eine sehr aufwendige und komplexe Datenaufbereitung, zum Beispiel ein Vernetzen durchgeführt, damit ein Modell entsteht welches der weiteren Prozesssimulation zugänglich ist. Eine solche Erstellung eines Modells auf Basis der Realgeometrie ist aufwendig und rechenintensiv und soll erfindungsgemäß vermieden, wenigstens jedoch stark vereinfacht werden. Hierzu gibt die Erfindung an, wie eine Ersatzgeometrie, zum Beispiel ein geometrisches Meta-Modell 2 ermittelt werden kann, welches geometrisch und mathematisch wesentlich einfacher und weniger komplex aufgebaut ist als das Gutteil 1 und trotzdem eine gute Simulationsgeometrie für eine annähernd realistische Werkzeugantwort von Prozesssimulationen bietet, die auf dem erfindungsgemäß ermittelten geometrischen Meta-Modell 2 beruhen. Aufgrund der in der Komplexität wesentlich vereinfachten Ausgestaltung des geometrischen Meta- Modells 2 sind hiermit durchzuführende bzw. hiermit durchzurechnende Simulationen deutlich weniger zeitintensiv und verursachen erheblich weniger Rechenaufwand.
Die vorliegende Erfindung ermöglicht daher das Durchführen von Strömungssimulationen für einen Urformprozess, insbesondere für einen Spritzgießprozess, ohne die für eine solche Simulation üblicherweise notwendige, reale dreidimensionale Bauteilgeometrie oder Kavitätengeometrie zu kennen. Auf der Basis von Prozess- und Einstelldaten einer Maschine, die beispielsweise einen Gutteil-Herstellungsprozess durchführt, wird ein geometrisches Ersatzmodell, d.h. ein geometrisches Meta-Modell, abgeleitet, welches in einer Strömungssimulation anstelle der komplexeren Originalgeometrie genutzt werden kann. Erfüllt ein solches geometrisches Ersatzmodell gewisse, weiter unten näher beschriebene Prozess- Mindestanforderungen, so wird dieses geometrische Ersatzmodell im Rahmen dieser Erfindung als geometrisches Meta-Modell 2 bezeichnet.
Berechnungsergebnisse auf der Basis eines solchen geometrischen Meta- Modells 2 sind insbesondere hinsichtlich von Formfüllzeiten, Einspritzdrücken und Volumenströmen mit solchen vergleichbar, die beim Einsatz der Originalgeometrie berechnet worden wären. Kerngedanke der Erfindung ist somit, ein geometrisches Meta-Modell 2 auf Basis von u.a. Prozessdaten zu entwerfen, welches trotz erheblich verringerter geometrischer Komplexität im Vergleich zum Gutteil 1 oder der Realgeometrie, d. h. trotz stark verringertem Rechen- und Datenhandlingsaufwand zuverlässige Aussagen im Rahmen einer Simulation bieten kann, mit denen in ausreichender Näherung ein Herstellprozess des Gutteils bzw. der Realgeometrie simuliert werden kann. Diese Grundgedanken sind grundsätzlich auf alle Urformprozesse, insbesondere jedoch auf einen Spritzgießprozess und/oder einen Druckgussprozess, wie zum Beispiel einen Aluminium-Druckgussprozess, anwendbar. Das erfindungsgemäße Verfahren zum Erhalt einer solchen Ersatzgeometrie in Form eines geometrischen Meta-Modells 2 ist hinsichtlich des Verfahrensablaufes in Figur 2 erläutert. Das erfindungsgemäße Verfahren gliedert sich im Wesentlichen in zwei Verfahrensabschnitte, nämlich einen Lernprozessschritt 3 und einen Schritt 4 zur Bestimmung des geometrischen Meta-Modells.
Der Lernprozessschritt 3 kann grundsätzlich alternativ oder kumulativ auf zwei unterschiedliche Arten durchgeführt werden. Zum einen ist es möglich, an einer Maschine 5 einen Gutteil-Herstellungsprozess zur Herstellung eines Gutteils durchzuführen und Prozessparameter oder Prozesssignale 6 aus diesem Gutteil- Herstellungsprozess zu ermitteln.
Alternativ oder kumulativ dazu kann auch eine Simulation 7 des Gutteil- Herstellungsprozesses auf der Basis der Realgeometrie durchgeführt werden. Ein solcher simulierter Gutteil-Herstellungsprozess ergibt sogenannte simulierte Prozesssignale 8 bzw. simulierte Prozessparameter, die mittels der Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses ermittelt werden. Am Ende des Lernprozessschritts 3 liegen somit reale Gutteil-Herstellungsprozess-Daten oder simulierte Gutteil- Herstellungs-Prozessdaten vor, auf deren Basis, wie nachfolgend beschrieben werden wird, das erfindungsgemäße, geometrisch stark vereinfachte geometrische Meta-Modell 2 ermittelt wird.
Im Lernprozessschritt 3 wird daher wenigstens eine Lernprozessgröße und wenigstens eine Lerngeometriegröße sowie wenigstens eine Lerndesignzielgröße des Gutteil-Herstellungsprozesses und/oder der Simulation desselben erfasst oder ermittelt.
Diese, insbesondere hochaufgelösten, Prozess- und Einstelldaten werden über ein Datenerfassungssystem erfasst und gespeichert und für die weitere Verarbeitung zur Verfügung gestellt.
Die gelieferten Daten, insbesondere der Umfang der gelieferten Daten sind beispielsweise messtechnisch erfasste Größen, die im Gutteil-Herstellungsprozess direkt an der Maschine erfasst werden oder welche in der Gutteil-Simulation berechnet werden. Alternativ oder kumulativ kann neben der Erfassung eine Modellbildung auf der Maschine, in der Cloud oder auf einem lokalen Rechner laufen. Neben diesen Daten können beispielsweise unter Einsatz von sogenannten Softsensoren ermittelte Daten, wenn die Softsensoren in ausreichender Qualität vorliegen bzw. prozessspezifische Anforderungen in Bezug auf die Auflösung, die Genauigkeit etc. gesichert ist, verwendet werden.
Zu Beginn des Schrittes 4 zur Bestimmung des geometrischen Meta-Modells 2, also in der zweiten wesentlichen Phase des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zunächst mindestens ein Prozess-MUSS-Kriterium, welches der Lernprozessgröße entspricht, und wenigstens ein Geometrie-MUSS-Kriterium definiert, welches der Lerngeometriegröße entspricht. Die Lernprozessgröße und die Lerngeometriegröße sind aus dem Lernprozessschritt 3 bekannt. Diese beiden MUSS-Kriterien müssen sinnvollerweise durch die neu zu schaffende Ersatzgeometrie, nämlich schlussendlich durch das geometrische Meta-Modell 2 selbstverständlich innerhalb vernünftiger MUSS-Kriterien-Grenzwerte erreicht werden, damit eine Simulation auf Basis des geometrischen Meta-Modells Aussagekraft für einen realen oder simulierten Prozess des Gutteils oder der Realgeometrie entfalten kann.
Geometrie-Muss-Kriterien/ Geometrie-KANN-Kriterien und Randbedingungen (Beispiele)
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Auch findet zu Beginn des Schritts 4 zur Bestimmung des geometrischen Meta-Modells 2 eine Datenvorverarbeitung (Schritt S105) statt. Daten aus der Datenvorverarbeitung (Schritt S105) werden entweder direkt einem Konfigurationsschritt (S106) zugeführt oder es können aus den Daten der Datenvorverarbeitung im Rahmen eines Berechnungsschrittes S107 virtuelle Sensorsignale ermittelt und/oder berechnet werden, wobei die so ermittelten virtuellen Sensorsignale einem entsprechenden virtuellen Sensor, der körperlich real nicht vorhanden sein muss, sich aber aus Messwerten ergibt, zugeordnet werden. Dieser Schritt ist in Figur 2 als Schritt S108 bezeichnet.
In diesem Simulations-Konfigurationsschritt werden Einstellungen für die zu simulierende Geometrie, den zu simulierenden Prozess sowie der Umfang eines simulierten Versuchsplans festgelegt. Einzelheiten hierzu werden im Rahmen der Diskussion von Figur 3 weiter unten erläutert werden. Die Festlegung der oben genannten Einstellungen wird im Folgenden auch als geometriebasierter Arbeitsschritt, als prozessbasierter Arbeitsschritt sowie als designbasierter Arbeitsschritt bezeichnet.
Im geometriebasierten Arbeitsschritt wird die in der Simulation zu nutzende Geometrie festgelegt und bei Bedarf parametrisiert, sowie vernetzt und mit einem hinsichtlich dessen Abmessungen, hinsichtlich der Form und hinsichtlich der Position an der Geometrie passenden Inlet I versehen. Die im geometriebasierten Arbeitsschritt erhaltene Geometrie ist eine Ersatzgeometrie für das Gutteil 1 und stellt den Beginn einer Iterationsschleife dar, sodass diese Ersatzgeometrie als Basisgeometrie bezeichnet wird. Die prozessbasierenden Einstellungen hängen von dem zu simulierenden Prozess ab. Es unterscheiden sich beispielsweise die für eine Spritzguss-Simulation vorzunehmenden prozessbasierten Einstellungen von denen, die bei einer Druckguss-Simulation notwendig sind.
Prozess-MUSS-Kriterien, Prozess-KANN-Kriterien und Randbedingungen (Beispiele)
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Diese Daten werden genutzt, um bspw. die Simulationsumgebung zu konfigurieren.
Im letzten Konfigurationsschritt der Simulationsumgebung wird die designbasierte Konfiguration durchgeführt. Diese Konfiguration eines Versuchsplans enthält Größen, die das Ziel der Optimierung vorgeben, also zum Beispiel die Lerndesignzielgröße, welche im Lernprozessschritt 3 ermittelt wurde, sowie die zu variierenden Größen, um das Optimierungsziel zu erreichen. Diese zu variierenden Größen sind versuchsplanbezogene Größen, die durch ihre Veränderungen eine Annäherung an das Optimierungsziel unterstützen. Außerdem können zu berücksichtigende Randbedingungen definiert werden, um die Ergebnisse der Simulation zu filtern bzw. Grenzen eines Optimierungsproblems festzulegen.
Im Anschluss an die Konfiguration der Simulationsumgebung, wie sie im Schritt S106 vorgenommen wurde, wird die Simulation des Versuchsplans durchgeführt (Schritt S109). Ergebnisse aus der Simulation des Versuchsplanes, also Ergebnisse aus dem Schritt S109, werden in einem Evaluierungsschritt S110 in Bezug auf die Erreichung des gewünschten Optimierungsziels, d. h. in Bezug auf die Erreichung der gewünschten Lerndesignzielgröße bewertet. Ob die gewünschte Lerndesignzielgröße erreicht, wenigstens jedoch im Rahmen technisch sinnvoller Toleranzen erreicht wurde, wird in einem Entscheidungsschritt S111 entschieden. Sofern der erste Versuchsplan kein zufriedenstellendes Ergebnis generiert hat, wird der Schritt der geometriebasierten Konfiguration unter iterativer Anpassung der Basisgeometrie wiederholt (Schritt S112), sodass sich eine Zwischengeometrie ergibt. Mit der Zwischengeometrie wird der vorige oder ein neuer Versuchsplan simuliert, d. h. der Schritt S109 wird wiederholt.
Design-MUSS-Kriterien, Design-KANN-Kriterien und Randbedingungen (Beispiele)
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Der Umfang der geometrischen Adaption bzw. der geometrischen Iteration wird durch einen eigenen Algorithmus definiert und kann der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie sowohl neue geometrische Regelkörper hinzufügen als auch von einer vorhandenen Basisgeometrie oder einer vorhandenen Zwischengeometrie abziehen. Weiterhin ist es möglich, bei einer grundsätzlich unveränderten Form der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie die in der Geometrie vorhandenen Freiheitsgrade anzupassen. Beispielhaft sei hier erwähnt, dass grundsätzlich die Form eines Quaders behalten wird, allerdings der Quader in seiner Länge, Breite oder Höhe variiert werden kann. Für eine solche Vorgehensweise wird im weiteren Verlauf der Begriff „Parametrisierung“ verwendet. So kann die in der Simulation genutzte Geometrie, die von der verwendeten Simulationsumgebung abhängig ist, in allen 3 räumlichen Dimensionen gegebenenfalls zu parametrisieren sein, um das gewünschte Optimierungsziel, d.h. die Lerndesignzielgröße, zu erreichen. Nach dem Erreichen des Optimierungsziels liegen neben den Berechnungsergebnissen der Simulation die endgültigen Parameter fest, mit denen die in der Simulation verwendete Geometrie eindeutig beschrieben werden kann. Erreicht also eine iterativ gewonnene Geometrie bestimmte Toleranzen, so kann sie als taugliche Geometrie für die Simulation angesehen werden und wird im Rahmen der Erfindung somit als geometrisches Meta-Modell, welches das Ziel des erfindungsgemäßen Verfahrens ist, bezeichnet (Ende: S113).
Im Folgenden wird anhand von Figur 3 der Konfigurationsschritt S106 zur Konfiguration der Simulationsgeometrie näher erläutert.
Im Rahmen der geometriebasierten Einstellungen (S320) wird zunächst eine Basisgeometrie erzeugt oder ausgewählt (S321 ). Diese Basisgeometrie ist erfindungsgemäß wenigstens ein geometrisches Regelgebilde, also ein geometrisch und mathematisch leicht erfassbarer und leicht beschreibbarer Grundkörper, der insbesondere keine Freiformflächen, wie zum Beispiel Strakflächen oder Schmiegungsflächen, enthält.
Unter Freiformflächen sind zum Beispiel Flächen zu verstehen, die lediglich numerisch beschreibbar sind und/oder aus Punktewolken bestehen, da sie nicht durch eine einfache, formelmäßige Beziehung, wie zum Beispiel eine Kugel oder ein Quader oder ein Würfel oder dergleichen, beschreibbar sind.
Solche Freiformflächen sind beispielsweise eingescannte Strakflächen oder Schmiegungsflächen an CAD-Modellen und/oder Realgeometrien.
Im Anschluss daran werden Abhängigkeiten von Geometrieparametern konfiguriert (S322). Derartige Abhängigkeiten können beispielsweise, aber nicht abschließend, ein Länge-Durchmesser (LZD)-Verhältnis eines Zylinders, ein Länge- Breite-Verhältnis eines Quaders, ein Breite-Höhe Verhältnis eines Quaders oder eine Länge-Höhe- Verhältnis eines Quaders sein. Außerdem kann eine Parametrisierung der geometrischen Regelkörper beispielsweise anhand einzelner oder mehrere Freiheitsgrade der geometrischen Regelkörper, zum Beispiel Längen, Breiten, Höhen, Winkeln, Durchmessern, Radien oder dergleichen vorgenommen werden.
In einem letzten Schritt S323 wird eine so erhaltene Geometrie vernetzt und mit dem Inlet I versehen, um für eine Simulationsberechnung verwendbar zu sein. Es wird also eine Basisgeometrie, die die erste Ersatzgeometrie ist, oder eine Zwischengeometrie, die eine Ersatzgeometrie mit wenigstens einer durchlaufenden Iterationsstufe, zum Beispiel die Schritte S109, S110, S111 und S112, ist, vernetzt und mit dem Inlet I versehen.
Im Rahmen der prozessbasierten Einstellungen (S330) werden in einem Schritt S331 wesentliche Prozesseinstellungen des Urformprozesses, insbesondere des Spritzgießprozesses, konfiguriert.
Im Rahmen der designbasierten Einstellungen (S340) werden zunächst in einem Schritt S341 Variablen des Versuchsplans konfiguriert. Danach werden beispielsweise Randbedingungen, die hinsichtlich des Versuchsplans in jedem Fall einzuhalten sind, konfiguriert (Schritt S342). Weiterhin wird in einem Schritt S343 das Optimierungsziel, auf welches hin das geometrische Meta-Modell 2 optimiert werden soll, konfiguriert.
Danach ist der Schritt S106 der Konfiguration der Simulationsumgebung abgeschlossen.
Nachfolgend wird anhand der Figur 4 der grundsätzliche Ablauf erläutert, welcher im Rahmen des Schrittes S112, nämlich der geometriebasierten Konfiguration bzw. der geometriebasierten Adaption der Ersatzgeometrie (Basisgeometrie oder Zwischengeometrie), stattfindet. Dies geschieht am Beispiel einer Basisgeometrie/Zwischengeometrie in Form eines geometrischen Regelgebildes eines Zylinders mit der Länge I und dem Radius r.
Zunächst wird in einem Schritt S400 entschieden, ob ein realer Radius n-eai bekannt ist. Ist dies der Fall, so wird der bekannte reale Radius rreai als Zylinderradius für die Simulation rCyi,sim gesetzt (S401 ). Ist der Radius rreai nicht bekannt, so wird der Zylinderradius für die Simulation rCyi,sim auf einen Zylinderradius rcyi gesetzt (Schritt S402).
Hinsichtlich der Länge I des Zylinders wird analog zum Radius r des Zylinders vorgegangen. Zunächst wird in einem Schritt S403 abgefragt, ob eine reale Länge Ireai bekannt ist. Wenn dies der Fall ist, wird die reale Länge Ireai als Zylinderlänge für die Simulation Icyi.sim gesetzt (S404). Ist die reale Länge Ireai nicht bekannt, so wird die Zylinderlänge für die Simulation Icyi.sim auf eine Zylinderlänge lcyi gesetzt (S405).
Startwerte, Schrittweiten einer Iteration sowie Grenzwerte bei der oben erläuterte Adaptionen, nämlich der Radiusadaption und der Längenadaption am Beispiel eines Zylinders, sind grundsätzlich frei wählbar.
Unter Zuhilfenahme der Figur 5 wird nunmehr der Schritt S402, nämlich das Setzen/Berechnen des Zylinderradiusses rcyi.sim für die Simulation beschrieben, wenn der reale Radius Treal nicht bekannt ist.
Nach dem Start dieses Vorganges (S500) wird zunächst abgefragt, ob es sich bei dem vorhandenen Durchlauf um einen ersten Durchlauf handelt (Schritt S501 ).
Ist es der erste Durchlauf, wird beispielsweise in einem Schritt S502 der Zylinderradius rcyi auf 2 mm gesetzt. Weiterhin wird in einem Schritt S503 ein Bit limhigh, welches das Erreichen des oberen Grenzwertes anzeigt, und ein korrespondierendes Bit limiow, welches das Erreichen des unteren Grenzwerts anzeigt, auf 0 gesetzt. Der erste Durchlauf ist damit beendet. Es kann erneut zum Start dieses Prozesses S500 zurückgekehrt werden.
In einem weiteren Durchlauf wird in einem Schritt S506 zunächst abgefragt, ob der obere Grenzwert des Zylinderradius rcyi erreicht ist, d.h. ob lirrihigh= true gesetzt ist. Ist dies der Fall, wird in einem Schritt S507 abgefragt, ob der untere Grenzwert des Zylinderradius rcyi erreicht ist, d.h. ob limiow= true gesetzt ist . Ist dies ebenso der Fall, kann der Radius rcyi beibehalten werden und die Unterroutine ist beendet. Falls limiow nicht auf true gesetzt ist , wird in einem Schritt S508 zunächst abgefragt, ob ein unterer Grenzwert der Adaption rmin erreicht ist. Ist dies nicht der Fall, wird der Radius rcyi in einem Schritt S508' um die Schrittweite hcyi.r der Zylinderradius-Anpassung reduziert.
Ist der untere Grenzwert der Adaption rmin erreicht, so wird das Bit limiow, welches das Erreichen des unteren Grenzwertes anzeigt, in einem Schritt S511 auf 1 (=true) gesetzt. Mit diesem neuen Wert des Bits limiow =1 , welches das Erreichen des unteren Grenzwertes für rCyi anzeigt, wird erneut zur Abfrage des Schrittes S507 zurückgekehrt.
Wenn der obere Grenzwert des Zylinderradius rcyi nicht erreicht ist, d.h. wenn limhigh nicht auf true gesetzt, wird in einem Schritt S509 zunächst abgefragt, ob ein oberer Grenzwert der Adaption rmax erreicht ist. Ist dies nicht der Fall, wird der Radius rCyi in einem Schritt S510 um die Schrittweite hcyi.r der Zylinderradius-Anpassung erhöht.
Ist der obere Grenzwert der Adaption rmax erreicht, so wird das Bit limhigh, welches das Erreichen des oberen Grenzwertes anzeigt, in einem Schritt S511 auf 1 (=true) gesetzt. Mit diesem neuen Wert des Bits limhigh =1 , welches das Erreichen des oberen Grenzwertes für rCyi anzeigt, wird erneut zur Abfrage des Schrittes S506 zurückgekehrt.
Eine analoge Vorgehensweise wird zur Bestimmung der Länge des Zylinders Icyi.sim angewandt, wenn diese Länge Icyi.sim nicht bekannt ist. Diese wird nachfolgend anhand der Figur 6 erläutert werden.
Nach dem Start dieses Vorganges (S600) wird zunächst abgefragt, ob es sich bei dem vorhandenen Durchlauf um einen ersten Durchlauf handelt (Schritt S601 ).
Ist es der erste Durchlauf, wird beispielsweise in einem Schritt S602 die Zylinderlänge lCyi auf 50 mm gesetzt. Weiterhin wird in einem Schritt S603 ein Bit limhigh, welches das Erreichen oberen Grenzwertes anzeigt, und ein korrespondierendes Bit limiow, welches das Erreichen des unteren Grenzwerts anzeigt, auf 0 gesetzt. Der erste Durchlauf ist damit beendet. Es kann erneut zum Start dieses Prozesses (S600) zurückgekehrt werden.
In einem weiteren Durchlauf wird in einem Schritt S606 zunächst abgefragt, ob der obere Grenzwert der Zylinderlänge Icyi erreicht ist, d.h. ob limhigh = true gesetzt ist. Ist dies der Fall, wird in einem Schritt S607 abgefragt, ob der untere Grenzwert der Zylinderlänge Icyi erreicht ist, d.h. ob limiow= true gesetzt ist. Ist dies ebenso der Fall, kann die Zylinderlänge Icyi beibehalten werden und die Unterroutine ist beendet. Falls limiow nicht auf true gesetzt ist , wird in einem Schritt S608 zunächst abgefragt, ob ein unterer Grenzwert der Adaption Imin erreicht ist. Ist dies nicht der Fall, wird die Zylinderlänge Icyi in einem Schritt S608' um die Schrittweite hcyi.i der Zylinderlängen- Anpassung reduziert.
Ist der untere Grenzwert der Adaption Imin erreicht, so wird das Bit limiow, welches das Erreichen des unteren Grenzwertes anzeigt, in einem Schritt S611 auf 1 (=true) gesetzt. Mit diesem neuen Wert des Bits limiow =1 , welches das Erreichen des unteren Grenzwertes für Icyi anzeigt, wird erneut zur Abfrage des Schrittes S607 zurückgekehrt.
Wenn der obere Grenzwert der Zylinderlänge Icyi nicht erreicht ist, d.h. wenn limhigh nicht auf true gesetzt, wird in einem Schritt S609 zunächst abgefragt, ob ein oberer Grenzwert der Adaption Imax erreicht ist. Ist dies nicht der Fall, wird die Zylinderlänge Icyi in einem Schritt S610 um die Schrittweite hcyi.i der Zylinderlängen- Anpassung erhöht.
Ist der obere Grenzwert der Adaption Imax erreicht, so wird das Bit limhigh, welches das Erreichen des oberen Grenzwertes anzeigt, in einem Schritt S611 auf 1 (=true) gesetzt. Mit diesem neuen Wert des Bits limhigh =1 , welches das Erreichen des oberen Grenzwertes für Icyi anzeigt, wird erneut zur Abfrage des Schrittes S606 zurückgekehrt.
Im Folgenden wird anhand der Figur 7 erläutert werden, wie im Rahmen der Erfindung ein Versuchsplandesign (DoE: Design of Experiments) durchgeführt wird. Soweit nicht explizit anders angegeben, ist die Reihenfolge der Beschreibung der nachfolgenden Prozessschritte nicht einschränkend hinsichtlich des Zeitablaufes der Prozessschritte zu verstehen. Die einzelnen Schritte können, soweit nicht explizit anders angegeben, in anderer Reihenfolge oder gleichzeitig stattfinden bzw. durchgeführt werden.
In einem Materialdaten-Zuführ-Schritt S701 werden zum Beispiel physikalische Daten zum eingesetzten Material, insbesondere der Materialschmelze, eine Prozesstemperatur Tprozess und/oder eine Werkzeugtemperatur Twerkzeug bereitgestellt.
In einem Zuführ-Schritt S702 für hochaufgelöste Daten werden beispielsweise hochaufgelöste Einzelwerte und oder hochaufgelöste Verläufe eines Einspritzdrucks pinj, einer Füllzeit tfiii, eines Gesamtfüllvolumens Vnii, tot und ein Füllvolumenstrom V inj bereitgestellt.
Aus den Daten des Schrittes S701 und des Schrittes S702 wird in einem Schritt S703 eine Prozesskonfiguration ermittelt.
Weiterhin werden wird in einem Schritt S704 eine Geometrie-Datenzufuhr durchgeführt, wobei geometrische Daten betreffend die Basisgeometrie bzw. die Zwischengeometrie, geometrische Grenzwerte sowie geometrische Randbedingungen bereitgestellt werden.
Die Geometrie-Datenzufuhr wird zur Vorbereitung einer für die Durchführung einer Simulation notwendigen Datenbearbeitung durch einen Netz- Konfigurationsschritt S705 ergänzt. Parallel dazu, davor oder danach wird in einem Schritt S706 eine Anspritzpunkt-Konfiguration vorgenommen (Inlet-Definition).
Aus der im Schritt S703 erhaltenen Prozesskonfiguration, sowie aus den Geometriedaten (S704), welche mit einer Netzkonfiguration (S705) und einer Anspritzpunkt-Konfiguration (S706) versehen sind, wird in einem Schritt S707 ein Versuchsplan gestaltet. Hieraus resultiert dann das erstrebte Versuchsplan-Design (DoE) (Schritt S708).
Angaben zu einer möglichen Obergrenze der Anzahl und/oder der Größe der eingesetzten Regelgebilde:
Eine solche Obergrenze der Anzahl der eingesetzten Regelgebilde ist im wesentlichen bauteilabhängig und kann nicht pauschal spezifiziert oder bestimmt werden. Der Aufbau des geometrischen Meta-Modells 2 über die Anfangs-bzw. Zwischenstufen der Basisgeometrie und den Zwischengeometrien findet so lange durch Parametrisierung vorhandener Regelgebilde oder durch boolesches Hinzufügen zum virtuellen Gebilde oder boolesches Subtrahieren von Regelgebilden vom virtuellen Gebilde statt, bis das gewünschte Optimierungsziel, d. h. die Lerndesignzielgröße innerhalb technisch vernünftiger Toleranzen erreicht ist.
Auch die Größe einzelner Regelgebilde sowohl in der Basisgeometrie als auch in den Zwischengeometrien wie auch im fertigen geometrischen Meta-Modell 2 kann variieren. Beispielsweise kann ein bestimmtes nachzubildendes Bauteil durch den Einsatz endlich vieler Regelgebilde mit jeweils einem Volumen von 0,1 cm3 bis 1 cm3 oder auch größeren Volumina aufgebaut sein. Die volumetrischen Größen der einzelnen Regelgebilde innerhalb einer Basisgeometrie oder einer Zwischengeometrie oder des fertigen geometrischen Meta-Modells 2 können auch bei qualitativ gleichartigen Regelgebilden wie zum Beispiel Quadern, Kugeln, Kegeln oder dergleichen untereinander gleich oder unterschiedlich sein.
Eine Skalierung und ein spezifischer Einsatz von qualitativ unterschiedlichen Regelgebilden unterschiedlicher Grundformen wird durch den Anwendungsfall selbst und die abbildbaren Zustandsgrößen des geometrischen Meta-Modells 2 vorgegeben.
Eine mögliche Obergrenze für die Anzahl der einzusetzenden Regelgebilde kann beispielsweise durch eine Obergrenze der zur Simulation eines solchen geometrischen Meta-Modells 2 erforderlichen Simulationszeit genutzt werden. Erstrebenswert ist es selbstverständlich, den additiven Aufbau eines geometrischen Meta-Modells mit möglichst einfacher Form und minimal notwendiger Anzahl an Regelkörpern zu bewerkstelligen, sodass das spezifizierte Optimierungsziel, also die Lerndesignzielgröße, zum Beispiel die Füllzeit erreicht wird, bevor die notwendige Simulationszeit hierfür jener der Originalgeometrie entspricht. Ziel der Erfindung ist es nämlich, die Simulationszeit und damit den Rechenaufwand gegenüber derjenigen bzw. denjenigen der Originalgeometrie zu reduzieren.
Weitere Ausgestaltungen der Erfindung:
Selbstverständlich ist es möglich, dass durch den Einsatz einer künstlichen Intelligenz oder von Expertenwissen der Ablauf der geometrischen Adaption verkürzt und oder optimiert werden kann.
Angaben zur Durchführung der Simulationen:
Eine Durchführung der im Rahmen der Erfindung vorzunehmenden Simulationen auf der Basis einer Basisgeometrie, einer Zwischengeometrie oder auf der Basis des geometrischen Meta-Modells 2 kann beispielsweise innerhalb marktgängiger Simulationsanwendungen erfolgen. Es sei allerdings betont, dass das erfindungsgemäße Verfahren zur Generierung des geometrischen Meta-Modells 2 unabhängig von der verwendeten Simulationsanwendung angewendet werden kann. Ein Vorteil der Verwendung einer kommerziellen Simulationsanwendung besteht darin, dass für eine Füllsimulation wichtige Schritte, wie zum Beispiel eine Generierung eines Netzes, eine Definition des Inlets I sowie die numerischen Berechnungsmethoden, mit denen notwendige Differentialgleichungssysteme gelöst werden können, bereits vorliegen und erprobt sind. Außerdem besitzen kommerzielle Simulationsanwendungen üblicherweise eine Materialdatenbank, um materialspezifische Abläufe oder Daten, beispielsweise Viskositätseigenschaften, in der Simulation zu berücksichtigen. Zur Thematik „Vernetzung“ der Basisgeometrie, der Zwischengeometrien sowie des geometrischen Meta-Modells 2:
Unter dem Begriff „Vernetzung“ ist im erfindungsgemäßen Zusammenhang zu verstehen, dass auf die jeweilige Geometrie als Vorbereitung einer Simulation in üblicher Art und Weise ein entsprechendes Netz gelegt wird, auf dessen Basis dann die Simulationsberechnungen durchgeführt werden. Selbstverständlich wird bei jeder Geometrieanpassung auch ein angepasstes Netz zu ermitteln sein, da dieses die jeweils gültige Geometrie, d. h. die Basisgeometrie, eine oder mehrere der Zwischengeometrien oder das fertige geometrischen Meta-Modell 2 repräsentiert. Aufgrund der erfindungsgemäß stark in der Komplexität reduzierten Geometrie des geometrischen Meta-Modells 2 ist jedoch der Vernetzungsaufwand wie auch der Vernetzungsaufwand aller geometrischen Zwischenstufen (Basisgeometrie und Zwischengeometrie) erheblich reduziert, was den Aufwand zur Vorbereitung einer Simulation wesentlich vereinfacht und Rechenzeit einspart.
Zur Thematik „Setzen eines Inlets“ an der Basisgeometrie, den Zwischengeometrien sowie dem fertigen geometrischen Meta-Modell 2:
Im Rahmen der Erfindung wird zweckmäßigerweise auch ein Anspritzpunkt (Inlet I) an der jeweilig vorliegenden Geometrie, d. h. der Basisgeometrie, der Zwischengeometrien und dem fertigen geometrischen Meta-Modell 2 hinsichtlich seiner Größe, seiner Form und seiner Lage am Modell definiert. Selbstverständlich kann es notwendig sein, das Inlet I, welches zunächst bei einer Basisgeometrie in einer bestimmten Größe angenommen wurde, zu verkleinern, wenn beispielsweise eine Stirnseite eines Regelgebildes, zum Beispiel eines Zylinders im Rahmen der Adaption kleiner wird als eine Fläche des ursprünglich angesetzten Inlets, oder bei Bedarf zu vergrößern. Im Allgemeinen ist es natürlich zwingend notwendig, das Inlet I sachgerecht anzupassen. Bezugszeichenliste
1 Gutteil, Realgeometrie
2 geometrisches Meta-Modell
3 Lernprozessschritt
4 Schritt zur Bestimmung des geometrischen Meta-Modells
5 Maschine
6 Prozesssignale
7 Simulation
8 simulierte Prozesssignale
10 virtuelles Gebilde
11 virtuelles Regelgebilde
S105 bis S113 Schritte
S320 bis S323 Schritte
S330 bis S331 Schritte
S340 bis S343 Schritte
S400 bis S405 Schritte
S500 bis S512 Schritte
S600 bis S612 Schritte
S701 bis S708 Schritte
I Inlet

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Generierung und/oder Adaption eines geometrischen Meta- Modells (2)für ein in einem Urform prozess herzustellendes Formteil zur Verwendung als Simulationsgeometrie, auf einer Basis von Prozessdaten umfassend die Schritte: a) in einem Lernprozessschritt (3): a.1 ) Herstellen eines Gutteils (1 ) in einem realen Gutteil- Herstellungsprozess und/oder Durchführen einer Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses, a.2) Erfassen wenigstens einer Lernprozessgröße und wenigstens einer Lerngeometriegröße und wenigstens einer Lerndesignzielgröße des Gutteil-Herstellungsprozesses und/oder der Simulation des Gutteil-Herstellungsprozesses b) in einem Schritt (4) zur Bestimmung des geometrischen Meta-Modells (2): b.1 ) Definition von mindestens einem Prozess-MUSS-Kriterium, welches der Lernprozessgröße entspricht, und Definition von mindestens einem Geometrie-MUSS-Kriterium, welches der Lerngeometriegröße entspricht b.2) Konfiguration einer Simulationsumgebung wenigstens umfassend: b.2.1 ) eine geometriebasierte Simulationskomponente enthaltend wenigstens eine Basisgeometrie, b.2.2) eine prozessbasierte Simulationskomponente, b.2.3) eine designbasierte Simulationskomponente eines
Versuchsplandesigns, welche wenigstens ein zu erreichendes Simulationsoptimierungsziel der
Simulation festlegt, wobei das
Simulationsoptimierungsziel aus der
Lerndesignzielgröße gebildet wird oder die
Lerndesignzielgröße ist; b.3) Durchführung der Simulation mit der im Schritt b.2. konfigurierten
Simulationsumgebung zum Erhalt eines Simulationsergebnisses; b.4) Evaluation des Simulationsergebnisses durch Vergleich des Simulationsergebnisses mit dem festgelegten Simulationsoptimierungsziel; b.5) wenn im Schritt b.4) das Simulations-optimierungsziel nicht erreicht wird, b.5.1 ) Iterative Adaption der Basisgeometrie zum Erhalt einer Zwischengeometrie; b.5.2) Modifikation der geometriebasierten
Simulationskomponente aus Schritt b.2.1 ) durch Ersatz der Basisgeometrie mit der Zwischengeometrie; b.6) Wiederholung der Schritte b.3) bis b.5) unter der Verwendung der Zwischengeometrie, bis das festgelegte Simulationsoptimierungsziel mit der Zwischengeometrie erreicht wird; b.7) Wenn das festgelegte Simulationsoptimierungsziel erreicht ist, Definition der Zwischengeometrie als das geometrische Meta- Modell (2); b.8) wobei für die Basisgeometrie und die Zwischengeometrie ein virtuelles Gebilde (10) verwendet wird, welches wenigstens ein geometrisches Regelgebilde (11 ) ist oder welches aus zwei oder mehreren geometrischen Regelgebilden (11 ) gebildet ist.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das virtuelle Gebilde (10) aus 2-dimensionalen, 2,5-dimensionalen und/oder 3- dimensionalen Regelgebilden (11 ) gebildet oder zusammengesetzt ist.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als 3- dimensionales Regelgebilde (11 ) wenigstens eines ausgewählt aus der Gruppe:
- 3-dimensionale Polytope, z.B.
Quader
Würfel
Prisma
Pyramide - 3-oder Mehreckplatte
- Pyramidenstumpf und/oder
- 3-dimensionale Körper mit wenigstens einer gekrümmten Begrenzungsfläche, z.B.
- Zylinder,
Kugel Kegel Zylinderscheibe mit einer Höhe h und einem Durchmesser d, wobei h<d gilt
Teilkugel, insbesondere Halbkugel Kegelstumpf verwendet wird/werden.
4. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass als 2- dimensionales Regelgebilde(11 ) ein 2-dimensionales Polytop oder eine ebene Projektion eines 3-dimensionalen Regelgebildes verwendet wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als 2,5- dimensionales Regelgebilde (11 ) ein 2-dimensionales Regelgebilde (11 ) zusammen mit einer wenigstens abschnittsweisen konstanten Dickeninformation betreffend eine dritte Dimension verwendet wird.
6. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das virtuelle Gebilde (10) und/oder wenigstens eines der Regelgebilde (11 ) in Richtung wenigstens einer Raumachse (X-Achse und/oder Y-Achse und/oder Z-Achse) parametrierbar ausgebildet ist, und im Schritt b.5.1 ) zur iterativen Adaption wenigstens einer der Größenwerte der Raumachsen (X-Achse und/oder Y-Achse und/oder Z-Achse) verändert wird.
7. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Außenkanten und/oder Innenkanten des virtuellen Gebildes (10) oder Übergangskanten zwischen zwei Regelgebilden (11 ) des virtuellen Gebildes (10) verrundet sind oder eine Fase aufweisen.
8. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Urform-Herstellprozess ein Gießprozess, z. B. ein Spritzgießprozess oder ein Druckgussprozess ist.
9. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das geometrische Meta-Modell (2)in Bezug auf die geometriebasierte Simulationskomponente wenigstens ein Geometrie-MUSS- Kriterium innerhalb vorgegebener Geometrie-MUSS-Kriterien-Grenzwerte erfüllt und/oder sich das geometrische Meta-Modell (2) hinsichtlich des Geometrie-MUSS-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Geometrie-MUSS- Kriterien-Grenzwerte so verhält, wie die Realgeometrie des Gutteils (1 ) oder die Simulationsgeometrie des herzustellenden Formteils, d.h. wie die Lerngeometriegröße
10. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das geometrische Meta-Modell (2)in Bezug auf die geometriebasierte Simulationskomponente wenigstens ein Geometrie-KANN- Kriterium innerhalb vorgegebener Geometrie-KANN-Kriterien-Grenzwerte erfüllt und/oder sich das geometrische Meta-Modell (2)hinsichtlich des Geometrie-KANN-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Geometrie-KANN- Kriterien-Grenzwerte so verhält, wie die Realgeometrie des Gutteils (1 ) oder die Simulationsgeometrie des herzustellenden Formteils, d.h. wie die Lerngeometriegröße.
11 . Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Geometrie- MUSS-Kriterium ein zu füllendes Gesamtvolumen (Vfiii.tot)ist.
12. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass das Geometrie-KANN-Kriterium eine Relation von Dimensionen der Regelgebilde (11 ) des geometrischen Meta-Modells, z.B. L/D (Länge zu Durchmesser) bei einem Zylinder ist.
13. Verfahren nach einem oder mehreren der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das geometrische Meta-Modell (2) in Bezug auf die prozessbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Prozess- MUSS-Kriterium innerhalb vorgegebener Prozess-MUSS-Kritenen- Grenzwerte erfüllt und/oder dass ein mit dem Meta-Modell (2) simulierter Prozess sich hinsichtlich des Prozess-MUSS-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Prozess-MUSS-Kriterien-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses, d.h. wie die Lernprozessgröße.
14. Verfahren nach einem oder mehreren der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das geometrische Meta-Modell (2) in Bezug auf die prozessbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Prozess- KANN-Kriterium innerhalb vorgegebener Prozess-KANN-Kriterien- Grenzwerte erfüllt und/oder dass ein mit dem geometrischen Meta-Modell (2) simulierter Prozess sich hinsichtlich des Prozess-KANN-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Prozess-KANN-Kriterien-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses , d.h. wie die Lernprozessgröße.
15. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozess- MUSS-Kriterium wenigstens eines oder mehrere ausgewählt aus der Gruppe:
- Plastifizierschneckenhubkurve der Einspritzphase (Sinj) und/oder daraus berechnete Werte;
- Einspritzdruckkurve (pinj) oder singuläre Einspritzdruckwerte (pinj) und/oder daraus - berechnete Werte ist;
- Physikalische Matenaldaten, z.B. in Form von Material-Modellen wie pvT- und Cross-WLF-Modellen;
- Temperaturwert (Tinj), der eine Temperatur der Materialschmelze, insbesondere in Düsennähe repräsentiert oder eine Heißkanal- Temperatur ist.
16. Verfahren nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozess-
KANN-Kriterium eines oder mehrere ausgewählt aus der Gruppe:
- Düsendruckkurve (pnoz,) und/oder daraus berechnete Werte; - Volumenstromkurve der Einspritzphase (7inj) und/oder daraus berechnete Werte;
- Werkzeuginnendruckkurve (pcav) und/oder daraus berechnete Werte;
- Schließkraftverlaufskurve (FciP)und/oder daraus berechnete Werte;
- Stromkurve (lDrv)und/oder daraus berechneter Werte ist.
17. Verfahren nach einem oder mehreren der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das geometrische Meta-Modell (2) in Bezug auf die designbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Design-MUSS- Kriterium innerhalb vorgegebener Design-MUSS-Kriterien-Grenzwerte erfüllt und/oder dass ein mit dem geometrischen Meta-Modell (2) simulierter Prozess sich hinsichtlich des Design-MUSS-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Design-MUSS-Kriterien-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil- Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses, d.h. wie die Lerndesignzielgröße.
18. Verfahren nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass das Design- MUSS-Kriterium die
- Formbauteilfüllzeit (tfiii) unter einer Randbedingung des zu füllenden Gesamtvolumens (Vfiii,tot)ist.
19. Verfahren nach einem oder mehreren der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das geometrische Meta-Modell in Bezug auf die designbasierte Simulationskomponente wenigstens ein Design-KANN- Kriterium innerhalb vorgegebener Design-KANN-Kriterien-Grenzwerte erfüllt und/oder dass ein mit dem geometrischen Meta-Modell (2) simulierter Prozess sich hinsichtlich des Design-KANN-Kriteriums innerhalb der vorgegebenen Design-KANN-Grenzwerte so verhält wie der reale Gutteil-
Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil-
Herstellungsprozesses, d.h. wie die Lerndesignzielgröße.
20. Verfahren nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass das Design- KANN-Kriterium wenigstens eines oder mehrere ausgewählt aus der Gruppe:
Erstarrungszeitpunkt (tsoiid);
Volumenstromkurve und daraus abgeleitete Werte, z.B. maximaler Volumenstrom (7 max), mittlerer Volumenstrom (7 av g)iSt.
21. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die iterative Adaption der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch eine Änderung einer geometrischen Erstreckung eines oder mehrerer der geometrischen Regelgebilde (11 ) in einer oder mehrerer der Raumachsen (x-Achse; Y-Achse; Z-Achse) erfolgt.
22. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die iterative Anpassung der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch boolesches Addieren eines weiteren Regelgebildes (11 ) zur bestehenden Basisgeometrie oder zur bestehenden Zwischengeometrie erfolgt.
23. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die iterative Anpassung der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch boolesches Subtrahieren eines weiteren Regelgebildes (11 ) von der bestehenden Basisgeometrie oder von der bestehenden Zwischengeometrie erfolgt.
24. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die iterative Anpassung der Basisgeometrie oder der Zwischengeometrie durch Austauschen eines Regelgebildes (11 ) der bestehenden Basisgeometrie oder der bestehenden Zwischengeometrie mit einem anderen Regelgebilde (11 ) erfolgt.
25. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine charakteristische Werkzeugsystem -Antwort des geometrischen Meta-Modells (2)innerhalb vorbestimmter Werkzeugsystem - Antwort-Grenzwerte dieselbe Werkzeugsystem -Antwort erzeugt, wie der reale Gutteil-Herstellungsprozess oder wie die Simulation des Gutteil- Herstellungsprozesses.
26. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Gesamtvolumen des geometrischen Meta-Modells (2)einem Gesamtvolumen des Gutteils, insbesondere inklusive Ankonstruktionen oder des in der Simulation des Gutteilprozesses verwendeten Volumens entspricht.
27. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass aus einer Mehrzahl von Zwischengeometrien, welche sowohl das Geometrie-MUSS-Kriterium als auch das Prozess-MUSS- Kriterium als auch das Design-MUSS-Kriterium erfüllen, diejenige Zwischengeometrie als geometrisches Meta-Modell (2) ausgewählt wird, welche in Bezug auf wenigstens ein Prozess-KANN-Kriterium der Lernprozessgröße und/oder in Bezug auf wenigstens ein Geometrie-KANN- Kriterium der Lerngeometriegröße und/oder in Bezug auf wenigstens ein Design-KANN-Kriterium am nächsten kommt.
28. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Bestimmung des zu füllenden Gesamtvolumens (Vfiii.tot) unter Berücksichtigung einer Schmelzekompression und/oder unter Berücksichtigung einer Elastizität einer Plastifizierschnecke und/oder unter Berücksichtigung eines Schließverhaltens und/oder eines Leckageverhaltens einer Rückstromsperre erfolgt.
29. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Werkzeugsystem -Antwort ein Druckverlauf p(s) ist, der sich aus einem Identifikationsgeschwindigkeitssignal v(s) der
Plastifizierschnecke, mit dem das Werkzeug gefüllt wird, ergibt.
30. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Werkzeugsystem-Antwort ein Geschwindigkeitsverlauf der Plastifizierschnecke v(s) ist, der sich aus einem Identifikationsdrucksignal p(s), mit dem das Werkzeug gefüllt wird, ergibt.
31. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Versuchsplandesign neben dem Simulationsoptimierungsziel auch wenigstens Angaben zu einer Iterationsschrittweite für die iterative Adaption im Schritt b.5.1 ) und/oder obere und untere Grenzwerte für die iterative Adaption im Schritt b.5.1 ) umfasst.
32. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Basisgeometrie, der Zwischengeometrie und dem geometrischen Meta-Modell (2) im Rahmen einer Vernetzung ein Netz zugeordnet wird und/oder der Basisgeometrie, der Zwischengeometrie und dem geometrischen Meta-Modells (2) ein hinsichtlich Größe und oder Form und oder Anordnung an der Geometrie definiertes Inlet I zugeordnet wird.
33. Verfahren nach Anspruch 32 dadurch gekennzeichnet, dass das Inlet I während der iterativen Adaption wenigstens hinsichtlich der Anordnung des Inlets I an der Basisgeometrie, der Zwischengeometrie und des geometrischen Metamodells unverändert bleibt.
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