„Ursula“, ein Tragenetz für Flaschen, erhielt seinen Namen als Hommage an das Bond Girl Ursula Andress (Bild: CVA Silicone)
Produkte aus Flüssigsilikonkautschuk (LSR) erfreuen sich einer wachsenden Beliebtheit. Das liegt an ihren guten physiologischen Eigenschaften und thermischen Stabilität. Die Nachfrage steigt besonders in den Märkten Medizintechnik, Babypflege und Design-Artikel. Allerdings kann die Herstellung von LSR-Bauteilen im Liquid Injection Molding Prozess (LIM) zu einer Herausforderung werden.
Verarbeiter sind mit einer Bandbreite möglicher Fehlerquellen konfrontiert. Zu diesen zählen Entlüftungsprobleme, Gratbildung, eine hohe Ausschussrate und die Kaltkanalauslegung. Zusätzlich bietet LSR aufgrund seiner rheologischen und vernetzungskinetischen Eigenschaften meist nur ein kleines Verarbeitungsfenster, in dem gute Ergebnisse erzielt werden. Um diesen Herausforderungen zu begegnen und das optimale Prozessfenster zu finden, suchen Verarbeiter die Unterstützung der Simulation. Während einige Fragen hinsichtlich der Bauteiloptimierung und der Angussauslegung auch mit klassischer Simulation beantwortet werden können, sind verlässliche Vorhersagen zur erreichbaren Bauteilqualität und der Prozessstabilität mit Sigmasoft Virtual Molding von Sigma Engineering, Aachen, möglich.
Bei der klassischen Simulation wird nur das Bauteil und eventuell der Anguss unter der Annahme einer homogenen Werkzeugtemperatur und idealer Randbedingungen betrachtet. Deshalb ist sie zwar für eine erste Abschätzung geeignet, liefert jedoch keine tiefergehenden Ergebnisse. Beim Virtual Molding Ansatz werden nicht nur alle Geometrien und ihre Materialeigenschaften in die Rechnung einbezogen, sondern auch sämtliche Prozesseinstellungen. Dadurch werden alle Wechselwirkungen zwischen Werkzeugkomponenten und Material berücksichtigt. Da die Berechnung nicht nur mehrere Zyklen, sondern auch das Aufheizen des Werkzeugs umfasst, wird der reale Prozess komplett am Computer reproduziert. So kann der Verarbeiter Bauteil, Werkzeug und Prozess ohne kostspielige Trial-and-Error-Versuche evaluieren und optimieren. Gleichzeitig verschwendet er keine Ressourcen in Maschinenversuchen.
Evaluierungs- und Optimierungspotenziale
Wenn Prozess und Werkzeug komplett berücksichtigt werden, wird es viel einfacher, den Prozess ausführlich zu analysieren und andernfalls unbemerkte Optimierungspotenziale aufzudecken. Die Evaluierungsmöglichkeiten und Optimierungspotenziale, die dieser Ansatz bietet, werden anhand des Designartikels Ursula – ein Tragenetz für Flaschen – detaillierter vorgestellt. Die Hauptmerkmale des Tragenetzes sind ein Volumen von über 70 cm³ und eine hochkomplexe, verzweigte Geometrie. Diese bedingt eine maximale Fließweglänge für das LSR von 619 mm alleine im Bauteil. Zusätzlich durchströmt das Material ein Kaltkanalsystem von ungefähr 375 mm Länge. Um die Prozessfähigkeit zu gewährleisten, sind stabile rheologische und vernetzungskinetische Eigenschaften genauso essentiell wie ein durchdachtes Temperier- und Kaltkanalsystem.
In einem ersten Schritt sollte das geeignete Material für die Produktion bestimmt werden. Zwei verschiedene LSR Materialien standen für den Prozess zur Auswahl. Zunächst erfolgte eine erste Betrachtung unter dem klassischen Simulationsansatz mit einer homogenen Werkzeugtemperatur von 180 °C. Diese führte zu der Annahme, dass beide Materialien gleichermaßen für die Aufgabe geeignet sind. Eine zweite Betrachtung mit dem Virtual Molding Ansatz zeigte jedoch, dass dies nicht der Fall war. Bei Berechnung der Aufheizphase und von 25 Zyklen zum Erreichen eines thermisch stabilen Zustandes des Werkzeuges zeigte sich, dass das erste Material das Werkzeug nicht komplett füllen konnte. Dies lag an einer frühzeitigen Vernetzungsreaktion während der Füllung. Im Gegensatz dazu gewährleistet das zweite Material noch immer ein gutes Füllverhalten und damit eine gute Bauteilqualität. Das zweite Material wurde deshalb für die spätere Produktion ausgewählt.
Der Grund für diese sich stark unterscheidenden Ergebnisse ist die Temperaturverteilung im Werkzeug. Während der klassische Ansatz von einer homogenen Temperatur ausgeht, zeigt das reale Werkzeug hohe Temperaturunterschiede. Bei genauerer Betrachtung der beweglichen Werkzeughälfte im thermisch stabilen Zustand offenbart sich, dass bereits in der Kavität Temperaturunterschiede von mehr als 30 °C vorliegen. Die heißen Regionen im oberen Bereich der Kavität bewirken, dass der Vernetzungsgrad an den Fließfronten des ersten Materials schnell auf über 20 Prozent ansteigt. Mit einem Alpha Gel von 10 Prozent kann das Material in diesem Zustand nicht mehr fließen. Beim zweiten, stabileren Material steigt der Vernetzungsgrad zwar auch, allerdings nicht in dem Maß, dass das Füllverhalten beeinträchtigt wird.
Die Temperaturverteilung innerhalb der Kavität beeinflusst nicht nur das Füllverhalten, sondern auch die Vernetzungsphase des Tragenetzes. In der weiteren Auswertung zeigt sich, dass die Vernetzungsreaktion im oberen Bereich der Kavität startet und sich dann vom äußeren Rand in die Mitte des Bauteils fortsetzt. Um eine gleichmäßigere Vernetzungsreaktion und eine balanciertere Bauteilfüllung zu erhalten, gibt es verschiedene Lösungsansätze. Der Verarbeiter könnte beispielsweise die Leistung oder die Anordnung der Heizpatronen ändern. Beide Optionen können ohne Risiko am Computer getestet werden, bevor Änderungen am realen Werkzeug erfolgen.
Validierung der Simulation
Nach der Analyse am Computer und dem Produktionsstart von „Ursula“ wurde die Übereinstimmung von berechneten Ergebnissen und Realität überprüft. Zu diesem Zweck wurden während des Anfahrens produzierte Teilfüllungen (Short Shots) mit den simulierten Ergebnissen aus der Füllphase verglichen. Bei einem Gesamtvolumen von über 70 cm³ wurde für das Tragenetz alle 10 cm³ ein Short Shot geplant. Anschließend wurden die Teilfüllungen den korrespondierenden Ergebnissen, bei denen sich dieselbe Menge Material in der Kavität befand, gegenübergestellt.
Ein Vergleich der Berechnung und realen Produktion bei 10 cm³, 40 cm³ und 60 cm³ zeigt, dass die leicht unsymmetrische Füllung den Abgleich zwischen Teilfüllungen erleichtert und dass man anhand der berechneten Ergebnissen, die vorauseilenden Bereiche leicht identifiziert kann. Die Bilder zeigen eine enge Übereinstimmung von Simulation und Realität. Diese Validierung beweist die Verlässlichkeit des Virtual Molding Ansatzes und zeigt, dass er für LSR-Verarbeiter ein wertvolles Werkzeug ist. Mit seiner Hilfe können dieses sicherstellen, dass ihre Prozesse nicht nur eine gute Bauteilqualität liefern, sondern zugleich stabil und auf das optimale Prozessfenster eingestellt sind. Mit diesem Wissen steigern sie nicht nur ihre Profitabilität und Energieeffizienz, sondern werden ermutigt, neue Ideen virtuell zu testen. Deren Resultate sind deutlich schneller bekannt und das Ausprobieren weniger riskant als in der Realität.
