Virtual Thermoplastics

Annina Schopen,

Den Spritzgießprozess im Detail verstehen und vorhersagen

Das Ziel, den Spritzgießprozess genauer vorherzusagen, erfordert qualitativ hochwertige und genaue Materialdaten, die in der Praxis nicht immer vorliegen. In Kooperation zwischen Dufner und Sigma ist eine neue Datenbasis für die Simulation entstanden.

Das Versuchsbauteil Teddy in der Realität und die Betrachtung des Verzuges in der Simulation. © Sigma

Das Verhalten von Kunststoffen im Spritzguss ist komplex und der Einfluss der Materialeigenschaften auf den Spritzgießprozess sehr hoch. Für eine weitere Steigerung der simulativen Genauigkeit reichen die bisher gemessenen Materialeigenschaften nicht mehr aus. Für eine genaue Übereinstimmung zwischen Simulation und Realität sind genaue Datensätze ein wesentlicher Bestandteil – je besser die Qualität der Materialdaten, desto genauer die Ergebnisse.

Den ersten Einblick in die Welt der Virtual Thermoplastics hat Sigma auf der Fakuma 2021 gegeben. In Kooperation mit Dufner hat Sigma Engineering ein komplexes Versuchsbauteil „Teddy“ erarbeitet, um Versuche und Modellvalidierungen durchzuführen. Hiermit werden umfangreiche Daten (Drücke, Temperaturen, Wege, Genauigkeiten und exakte Abmessungen) von der Spritzgießmaschine, dem Spitzgießwerkzeug und Formteil aufgenommen. Diese Daten ergänzen die vorhandenen Labormesswerte, die für die einzelnen Werkstoffe in der Sigmasoft-Datenbank hinterlegt sind. Um die Simulation mit diesen bisher nicht erfassten Daten aus der Realität zu verfeinern, mussten die mathematischen Modellansätze entsprechend erweitert werden.

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Reduzierte Fehlerspanne

Finite Modelle extrapolieren und interpolieren Ergebnisse auf Basis des implementierten Messbereichs mit einer gewissen Fehlerspanne. Durch ergänzende Messungen und die Validierung der Materialparameter, anhand konkreter Prozesse, kann diese Fehlerspanne nun erheblich reduziert werden. So wird eine spezielle und detailliertere Materialdatenbasis geschaffen, mit der sich auch Phänomene wie Kristallisation oder Dehnviskosität, die meist nicht vermessen werden, abbilden lassen. Für die prozesssichere Vorhersage von Schwindung und Verzug werden zusätzlich beispielsweise auch Druck, Thermik, Faserorientierung und Formfüllung gleichzeitig betrachtet und gegenübergestellt.

„Das Ziel ist nicht das reine Vermessen von Thermoplasten, sondern es wurden Mess- und Validierungsroutinen für ein virtuelles Verhalten von Thermoplasten aufgebaut“, berichtet Timo Gebauer, CTO von Sigma. „Durch die Kombination aus Erfahrung und Know-how gelingt es, eine bisher nie realisierbare Verlässlichkeit in der Vorhersage des Verhaltens von Thermoplasten zu erzielen.“

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