模流分析与工业4.0智能制造(1):CAE技术发展与制程改善

in Top Story on 十月 01, 2018
孙士博

我们将分几次,针对目前射出成型产业在朝向工业4.0目标下发展的各项来做介绍。本文主要是针对与CAE模拟技术相关的发展,偏向制程改善;有关于工厂生产管理自动化的部分,我们将另辟单元介绍。

「信息」是迈向工业4.0过程中的主角,而对于射出成型制程来说,信息不外乎是工艺条件、设备与原料状况、以及产出的产品质量。信息由「数据」整理而来,而信息分析后便成为「知识」,知识便是推动技术前进的动能,因此我们可以说,迈向工业4.0就是在数据、信息与知识三者上不断整合、强化的过程。过去在塑料加工产业中,产品、模具设计以及成型工艺条件多半是靠经验传承而来,多数人在工厂收集到的都是片段的信息,由于没有完整的数据,因此并不能产生知识。工业4.0在塑料加工行业要强化的,就是将数据收集完整,信息流通自动化,以及利用计算机的运算能力产生知识。

而数据又是如何从真实的物理环境(例如传感器所收集的数字),转换成可供运算分析的概念呢?美国国家科学基金会智能维护系统产学合作中心共同主任李杰博士,也是辅导Moldex3D进行制造服务创新的顾问,在工业大数据(2016)书中提到 Cyber-Physical System 的概念,「从实体空间对象、环境、活动中大数据的撷取、储存、建构模型、分析、挖掘、评估、预测、优化、协同,并与对象的设计、测试和运作性能特征相结合,产生与实体空间的深度融合;进而透过自我感知、自我记忆、自我认知、自我决策,以促进工业资产的全面智慧化。」

这样以虚拟的模型来描述真实的加工环境的方法,若运用在射出成型制程上,靠的正是「模流分析」。它可将实体空间转化为虚拟环境,使我们能在其中应用知识解决问题。在建构有限元分析的各个系统过程中,实体的对象包含模穴与模具,藉由网格制作形成分析的边界范围;而物理场的解析在模流分析中是藉由热传导与流体力学方程式来说明;被分析的对象,塑料则是将其热与流动性质转化成材料方程式;加工机台的运动则是转化成施加在材料的压力、速度以及温度等。至此射出成型中的所有元素都已经转换为虚拟系统,针对产品质量与生产效能的计算便在虚拟系统中完成后,反应到实体空间作为生产决策的建议。

结合虚拟与实体空间的技术进化来自两方面:一是模型建构的真实程度,一是虚空间中的数据分析技术,这也是模流分析软件开发者持续努力的方向。在Moldex3D的开发方向上,关于材料方程式的改进一直是Moldex3D材料研究中心的核心任务。例如材料的黏弹性质量测、以及软件配套的黏弹性耦合求解器,便是改进传统只用纯黏性的方程式来预测流动的新技术。因此诸如流动不稳定下的各种表面质量缺陷,都可以更有效的提前预测。若是将黏弹性扩展到翘曲分析,产品在模内收缩产生的应力,都可以随着冷却时间的快慢而有不同程度的松弛,产品的变形将更能反映出不同加工工艺下的情况。

另一个近期愈显重要的是射出机台作动的模型建构。传统的模拟将螺杆的运动转化为单纯施加在熔胶上的速度与压力,这其实是过度简化了塑料的流动行为。以闭回路油压机为例,实际在射出阶段,螺杆的移动是机台将当下量测到的速度与成型人员所输入之射出速度相比较,其中的差异便是靠控制器来调整比例阀,以增加或降低的螺杆的前进速率。这个控制回路的响应快慢,决定了机台能否稳定生产。若是产品设计不良,射压变化幅度大,控制回路响应自然需要较长时间才能稳定。在工业4.0环境下,稳定生产是自动化的必要条件,因此在模拟时,机台作动的模型建构便愈发重要。

我们下一次接着介绍目前各家射出机供货商在协助客户建构工业4.0能量的不同解决方案。

 

孙士博 博士
科盛科技(Moldex3D) 材料研究中心 主任
美国康州大学高分子科学博士,主要研究领域包含复合材料、生医材料、可降解高分子、工业设计塑料材质应用;以及高分子流变学、高分子加工以及高分子物性等。曾任科盛科技技术支持部经理、汽车项目等,并长期担任科盛全球技术课程及研讨会活动等专业讲师。

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