Ein weißes und ein schwarzes Bauteil aus Kunststoff.

An den Bauteilen Pi-Case (re.) und Zentrierrippe wurden die Materialkarten überprüft. (Bild: IKV)

Beim Herstellen von Spritzgießformteilen ist das Einhalten geometrischer Toleranzen eines der wichtigsten Qualitätsmerkmale – und die Anforderungen in diesem Bereich steigen stetig. Die Kompensation des schwindungsbedingten Formteilverzugs kann schon während der Werkzeugentwicklungsphase durch Verzugssimulationen unterstützt werden. Bildet die Simulation den Verzug der Formteile präzise ab, lässt sich die Kavitätsgeometrie beispielsweise über eine Vorhaltung dahingehend optimieren, dass sich nach Schwindung und Verzug die gewünschte Formteilgeometrie ergibt. Genau hier liegt eine Kernfragestellung: Wie genau sind Verzugssimulationen und sind die Ergebnisse optimierbar sowie übertragbar? Dieser Frage wurde im Rahmen des KMU-innovativ-Verbundprojekts „Rheosim“ ausführlich nachgegangen.

Grafik mit Schriften und zwei kleinen schwarzen Kunststoffteilen.
Bild 1: Vorgehen zum Validieren und Kalibrieren der Deformationssimulation. (Bild: IKV)

So wurde die Deformationssimulation validiert und kalibriert

Am Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) an der RWTH Aachen wurde ein Vorgehen zum Validieren der Verzugssimulationen erarbeitet. Als Probekörpergeometrien wurde das „Pi-Case“ sowie die „Zentrierrippe“ und zwei Materialien, ein PC+ABS (Bayblend T65 XF, Covestro, Leverkusen) und ein POM (Hostaform C9021, der Celanese Corporation, Texas, USA) definiert. Mit den vier Geometrie- und Materialkombinationen wurden praktische Versuche an einer Spritzgießanlage (Sumitomo SHI Demag Intelect 2, Sumitomo Group, Japan) durchgeführt. Dabei wurden optimale Prozesspunkte bestimmt und nach dem thermischen Einschwingen des Werkzeugs (20 Zyklen) 15 Bauteile entnommen. Der resultierende reale Verzug der Bauteile wurde mittels eines Stereokamerasystems (Gom Atos, Gom, Braunschweig) digitalisiert und im STL-Dateiformat abgespeichert. Dieses diente als Basis für den Vergleich mit der Simulation. Für beide Geometrien und Materialien wurden mit einer kommerziellen Spritzgießsimulationssoftware Modelle der Geometrie- und Materialkombinationen erstellt.

Wie die Deformationen ermittelt wurden

Die Deformation für alle vier Geometrie- und Materialkombinationen wurde mit der unveränderten Materialkarte aus der softwareeigenen Materialdatenbank und dem identischen Prozesspunkt aus den praktischen Versuchen ermittelt. Mithilfe der Gom-Inspect Software wurde anschließend an repräsentativen Punkten beider Bauteile die Abweichung zwischen realem und simuliertem Verzug ausgewertet (Bild 2, links). Die gemessenen Abweichungen an den jeweiligen Punkten wurden zunächst normiert und anschließend gemittelt, sodass eine mittlere absolute Abweichung von Realität und Simulation quantifizierbar ist. In Bild 2, rechts, ist diese für die vier Geometrie- und Materialkombinationen dargestellt.

Grafik mit grünen Balken und links zwei kleine graue und blaue Bauteile (Querschnitt).
Bild 2: Messpunkte in Gom-Inspect zum Bestimmen der Abweichung (links), und gemittelte absolute Abweichung für beide Geometrien und Materialien für die unveränderte Materialkarte. (Bild: IKV)

Es ist erkennbar, dass für POM für beide Geometrien eine hohe mittlere Abweichung von 0,77 mm beziehungsweise 0,52 mm vorliegt. Die Ergebnisse für das POM zeigen, dass die Materialkarte das reale Materialverhalten fehlerhaft wiedergibt, was sich negativ auf die Bauteilauslegung oder eine Schwindungsvorhaltung beziehungsweise Bombierung (Kompensation des Verzugs) auswirkt. Die Abweichungen für das PC+ABS sind für beide Geometrien deutlich geringer mit circa 0,2 mm. Dies kann einerseits darin liegen, dass die Materialcharakterisierung für diesen Materialtyp deutlich präziser ist. Andererseits kann die geringe Abweichung auch durch das geringere Schwindungspotenzial des amorphen Materials resultieren. Es wird deutlich, dass das Simulationsergebnis und die Materialbeschreibung innerhalb der Materialkarte hinterfragt werden sollten. Insbesondere für das POM sollte die Deformationsvorhersage signifikant verbessert werden.

Grafik mit grünen Balken.
Bild 3: Auswirkung der Parametervariationen auf die Genauigkeit der Deformationssimulation für das Pi-Case aus POM. (Bild: IKV)

Wie wird eine Simulation kalibriert?

Vor diesem Hintergrund wurde ein Kalibrieren des Simulationsergebnisses angestrebt, um die mittlere absolute Abweichung zu minimieren. In einem ersten Schritt wurden Materialparameter identifiziert, welche für das Berechnen der Verschiebung notwendig sind. Die zu untersuchenden Größen sind der E-Modul, der Wärmeausdehnungskoeffizient (CLTE), die verwendeten pvT-Koeffizienten des Tait-Modells sowie der Wärmeübergangskoeffizient von Kunststoff zu Stahl (HTC). Diese Parameter wurden in der Simulation einzeln variiert, und die Auswirkungen auf den Bauteilverzug wurden analysiert. Bild 3 zeigt Auswirkung der Parametervariationen auf die Genauigkeit der Deformationssimulation für das Pi-Case aus POM. Zunächst wurde das pvT-Verhalten mittels einer pvT-Messzelle (pvT-500, Göttfert Werkstoff-Prüfmaschinen, Buchen) am IKV vermessen, woraus Koeffizienten für das Tait-Modell abgeleitet worden sind. Die vermessenen pvT-Daten bewirken eine Reduktion der Abweichung um rund 0,15 mm. Der Wärmeübergangskoeffizient wurde von 1.500 W/m²K (Standard) auf 2.500 W/m²K erhöht. Diese Variation bewirkte jedoch kein signifikantes Verändern des Deformationsergebnisses. Auch der E-Modul, welcher verdoppelt wurde, besaß in der Simulation keinen wesentlichen Einfluss auf die Bauteildeformation. Den stärksten Einfluss auf das Simulationsergebnis besitzt der Wärmeausdehnungskoeffizient. Hierbei wurde zunächst ein anisotroper Wärmeausdehnungskoeffizient CLTE verwendet (8,81∙10-5 1/K parallel zur Fließrichtung und 7,45 ∙ 10-5 1/K senkrecht zur Fließrichtung). Ein iteratives Anpassen des Wärmeausdehnungskoeffizienten auf isotrope 11∙10-5 1/K konnte die Abweichung zwischen Realität und Simulation um bis zu 65 % reduzieren. Ein Koppeln von gemessenen pvT-Daten mit dem optimierten Wärmeübergangskoeffizienten bewirkt eine weitere Reduktion der Abweichung um insgesamt 70 % auf 0,23 mm. Es wird deutlich, dass der Wärmeausdehnungskoeffizient den größten Einfluss auf das Deformationsergebnis besitzt. Ebenfalls stellt sich das pvT-Modell als relevante Größe heraus. Auch für das PC+ABS sind die pvT-Daten sowie der Wärmeausdehnungskoeffizient die relevantesten Stellgrößen. Der Fehler konnte dabei durch gemessene pvT-Daten und einem iterativ angepassten Wärmeausdehnungskoeffizienten um bis zu 64 % auf 0,07 mm reduziert werden.

Grafik mit grünen und orangenen Balken mit zwei kleinen grauen Bauteilen aus Kunststoff.
Bild 4: Referenz Simulationen, Kalibrierung des Datensatzes für das Pi-Case und Übertragen der Datensätze auf die Zentrierrippe. (Bild: IKV)

Übertragbarkeit der Untersuchungen möglich?

Für eine präzise simulationsgestützte Bauteilauslegung sollte die optimierte Materialkarte bestenfalls auf weitere Geometrien übertragbar sein. Aus diesem Grund wurde untersucht, inwiefern sich die für die Pi-Case Geometrie optimierten Materialkarten auf die Zentrierrippe übertragen lassen. Die Ergebnisse sind in Bild 4 zusammengefasst. Für das teilkristalline POM ist zu sehen, dass der übertragene Datensatz eine Reduktion der mittleren absoluten Abweichung um bis zu 54 % auf 0,24 mm bewirkt. Die Übertragbarkeit ist für das POM somit zumindest für eine Geometrie gegeben und verbessert die Ergebnisse im Vergleich zur Referenz erheblich. Für das amorphe PC+ABS bewirkt die übertragene Materialkarte lediglich eine Reduktion des Fehlers um 4 % auf 0,19 mm. Für dieses Material wirkt sich die initial optimierte Materialkarte nicht signifikant auf das Ergebnis aus. Basierend auf den Ergebnissen lässt sich sagen, dass die Materialkarten der Simulationsdatenbanken immer hinterfragt werden sollten. Durch ein Anpassen der Materialkarte und insbesondere des Wärmeausdehnungskoeffizienten wird die Simulation deutlich verbessert. Der optimierte Datensatz lässt sich teilweise auf andere Geometrien übertragen. In weiteren Arbeiten sollte untersucht werden, anhand welcher Kriterien dies möglich sein kann. Nachfolgend sollen Ansätze verfolgt werden, die eine automatisierte und intelligente Adaption der Materialkarte ermöglichen, um ein umfassendes Optimum zu finden.

Dank

Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 02K19K513 gefördert. Dem BMBF gilt unser Dank. Weiterhin danken wir den Projektpartnern Impetus Plastics Engineering, Kroma International und der FAF Kunststofftechnik für die Zusammenarbeit.

Quelle: IKV

K 2022: Halle 14, Stand C16

Werden Sie Teil unseres Netzwerkes auf LinkedIn

PV-Logo

 

 

Aktuelle Informationen für Kunststoffverarbeiter - News, Trend- und Fachberichte über effiziente Kunststoffverarbeitung. Folgen Sie uns auf LinkedIn.

Sie möchten gerne weiterlesen?

Registrieren Sie sich jetzt kostenlos:

Bleiben Sie stets zu allen wichtigen Themen und Trends informiert.
Das Passwort muss mindestens acht Zeichen lang sein.

Mit der Registrierung akzeptiere ich die Nutzungsbedingungen der Portale im Industrie-Medien-Netzwerks. Die Datenschutzerklärung habe ich zur Kenntnis genommen.

Sie sind bereits registriert?

Unternehmen

Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen (Hauptsitz)

Seffenter Weg 201
52074 Aachen
Germany