注塑模具CAE仿真研究
關注創建者：宋曉龍 創建時間：2015-12-07
注塑模具CAE仿真研究的視頻教程
catia借助專用設計和仿真指導助手，通過加快注塑模具設計，降低準確生產零件的成本
CATIA Mold and Tooling Designer 可幫助設計人員實現設計任務自動化，并協助用戶作出關于復雜模具的決策： 1、評估創新工具概念的成本，包括準確拔模方向、壁厚分析，以及噴射器和冷卻系統的預留位 2、預測并檢查制造是否符合模具設計人員環境中集成的塑料注塑模擬 3、提取專用特征中的分離線和分型面，從而實現生產性設計變更自動化 4、評估復雜的模具運動機構 5、重復利用智能零部件中捕獲的公司專業技術
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注塑模具CAE仿真研究的實例教程
在注塑生產中，可用于制造帶有微觀特征注塑件的方法有多種，但是其中多數方法只能夠在平面或曲率恒定的曲面中實現微觀特征。丹麥技術大學（DTU）的一個研究團隊通過DLP 3D打印技術制造的注塑模具鑲件，則能夠實現在復雜表面上創建微觀特征。
這一技術在帶有復雜微觀特征的注塑件制造領域具有應用潛力，特別是在復雜塑料醫療器械、內植物制造領域具有應用潛力。
在自由曲面上創建微觀特征
丹麥技術大學（DTU）發表了題為 “ A Soft Tooling Process Chain for Injection Molding of a 3D Component with Micro Pillars”的研究論文。
3D科學谷了解到，在研究中他們使用了 “軟工具工藝鏈” ，在復雜表面上創建三維微觀特征。這種工藝其實是通過DLP 3D打印技術制造帶有微表面特征的注塑模具鑲件，并用一套3D打印鑲件替代以往使用的鋼模腔。
在研究過程中，研究團隊用這種帶有3D打印鑲件的模具進行了PE 材料的注塑成型。
（a）左邊兩個為DLP 3D打印的鑲件，它們形成模腔，最右邊為注塑成型的PE零件；刻度尺上的單位是毫米，數字為厘米。 （b）掃描電子顯微鏡（SEM）圖像中的鑲件表面; （c）SEM圖像中的PE零件表面。
研究團隊表示，該技術與金屬增材制造技術相比能夠實現更高的精度，與基于CNC 加工的傳統模具加工工藝相比，能夠顯著降低加工時間和成本。這種模具適合生產設計變化大，并且中等批量的塑料件（1000-10,000次循環）。此外這種模具可以生產標準商用注塑板，不需要使用特殊的注塑模板。
展開 而Prescan是一款開發ADAS和智能汽車系統的CAE仿真平臺，其具有強大的場景構建能力，可與simulink聯合仿真控制車輛動力學模型進行實時仿真。以下圖1為Prescan智能駕駛平臺的Work flowchart，具體開發工作流程為首先建立自動駕駛場景；其次建立車輛動力學模型、雷達傳感器、攝像頭特性參數；然后再結合控制系統模型、算法、最終實現CAE虛擬仿真或硬件在環的實時仿真；圖2為Prescan仿真平臺模擬再現真實事故場景，左圖為真實事故發生的道路狀況（未有主動控制系統），右圖為仿真模擬事故場景（有前向碰撞預警（FCW）/防撞自動剎車（CMB）主動控制系統）。
圖1 Work flowchart
圖2 真實事故與仿真再現
自動駕駛技術，SAE將自動駕駛分為5級，即L1~L5級。以下圖3數據來源億歐智庫：
圖3 SAE自動駕駛定義和分級標準
以下本人基于Prescan仿真平臺進行L2級別ACC自適應巡航自動駕駛CAE仿真研究工作。
首先建立3輛車（Host車、1號lead車、2號lead車）在三車道的道路上的初始位置場景，車輛在同一車道以120 Km/h、60 Km/h、40 Km/h不同的車速下行駛（未考慮設置車輛發生碰撞后的細節狀態）；分別設定車輛及雷達傳感器相關參數，圖4為車輛動力學參數示例，圖5為2D車輛安裝多個雷達傳感器與道路顯示界面，圖6為3D車輛場景。
圖4 車輛動力學參數示例
圖5 2D雷達傳感器與道路顯示界面
圖6 3D車輛場景
以下圖7為車輛雷達實時監控及ACC主動控制界面。
展開 而Prescan是一款開發ADAS和智能汽車系統的CAE仿真平臺，其具有強大的場景構建能力，可與simulink聯合仿真控制車輛動力學模型進行實時仿真。以下圖1為Prescan智能駕駛平臺的Work flowchart，具體開發工作流程為首先建立自動駕駛場景；其次建立車輛動力學模型、雷達傳感器、攝像頭特性參數；然后再結合控制系統模型、算法、最終實現CAE虛擬仿真或硬件在環的實時仿真；圖2為Prescan仿真平臺模擬再現真實事故場景，左圖為真實事故發生的道路狀況（未有主動控制系統），右圖為仿真模擬事故場景（有前向碰撞預警（FCW）/防撞自動剎車（CMB）主動控制系統）。
圖1 Work flowchart
圖2 真實事故與仿真再現
自動駕駛技術，SAE將自動駕駛分為5級，即L1~L5級。以下圖3數據來源億歐智庫：
圖3 SAE自動駕駛定義和分級標準
以下本人基于Prescan仿真平臺進行L2級別ACC自適應巡航自動駕駛CAE仿真研究工作。
首先建立3輛車（Host車、1號lead車、2號lead車）在三車道的道路上的初始位置場景，車輛在同一車道以120 Km/h、60 Km/h、40 Km/h不同的車速下行駛（未考慮設置車輛發生碰撞后的細節狀態）；分別設定車輛及雷達傳感器相關參數，圖4為車輛動力學參數示例，圖5為2D車輛安裝多個雷達傳感器與道路顯示界面，圖6為3D車輛場景。
圖4 車輛動力學參數示例
圖5 2D雷達傳感器與道路顯示界面
圖6 3D車輛場景
以下圖7為車輛雷達實時監控及ACC主動控制界面。
展開 在沖壓模具制造中，也是最為棘手的難題，因為傳統依賴于經驗公式的方法無法準確地預測回彈，傳統中對于沖壓件的回彈，其能靠反復的修模、試模來進行補償，需要耗費大量的人力和物力，而且難以保證產品品質因此，對影響回彈的因素進行系統的研究，對提高沖壓件的產品質量及生產效率具有重大意義．從50年代開始，許多學者對回彈現象從理論方法、實驗方法、數值模擬及回彈控制方法等方面進行了大量的探討。早期的回彈研究以實驗和解析方法為手段，研究對象局限于較為簡單的幾何形狀和邊界條件的彎曲成型50年代的工作以Hill為代表，由于可以得到回彈量的解析表達式，這對于揭示回彈形成機理，弄清影響回彈量的主要因素具有指導意義．因此，后來不斷有學者采用更為準確的模型解析求解彎曲問題的回彈量，但對于復雜零件，如汽車覆蓋件的回彈問題，一般的解析方法則無能為力。
70年代起，有限元法開始應用于板料成型過程的模擬，可以準確地預測成型過程中拉裂和起皺現象，但復雜成型件的網彈仍是一個極具挑戰性的課題．許多學者在模擬回彈過程方面做了大量工作，如Duetal采用靜態隱式算法和動-靜態聯合算法計算轎車頂弧成型和后加強板切邊時的回彈，Finnet al采用動-靜態算法計算轎車前翼子板成型中的同彈，Kawka etal進行復雜零件的多步成型回彈的cae仿真研究．板料成型數值模擬國際會議Nu-MISHEET把回彈研究放在非常重要的位置，其benchmark考例1993年為U形件拉深回彈，1996年為S形大梁沖壓回彈，1999年為轎車前門多步成型回彈。
1 回彈產生的機理
為說明回彈的形成機理，以等截面梁的純彎曲為例進行研究。設梁具有一個縱向對稱平面，且在這個平面內受到一對彎矩M的作用，如圖l所示。由于采用平截面假定，兩個橫截面A1B1和A2B2在彎矩作用下作相對旋轉但仍皆垂直于梁的對稱平面。
展開 （轉）
遠程計算或協同CAE是計算機輔助工程領域近些年的一個研究熱點，該模式可在某種協作方式下通過設計協作、分析協作和管理協作等手段進行設計與仿真；同時，最近幾年云計算在CAE領域的研究也很活躍，它把基礎設施、IT資源、數據、應用等作為服務通過網絡提供給用戶。
如果對以上兩個研究領域進行比較，可以發現它們都是為用戶提供某種服務。其中遠程計算或協同CAE更偏重于應用，其內涵在于研究相關技術或系統(CAD、CAE、PDM、ERP等)如何通過設計協作、分析協作和管理協作等手段進行相應活動（如外型設計、有限元分析等)并最終完成工程計算任務；而云計算更注重基礎性，其本質在于通過網絡以按需、易擴展的方式提供服務，且提供的服務領域更為寬泛，包括將基礎設施作為服務(lnfrastructure as a service，IaaS)，將平臺作為服務(Platform as a service，PaaS)，或是將軟件作為服務(Software as a service，SaaS）等。
顯然，遠程計算或協同CAE不能簡單貼上云計算的標簽，反之亦然。但如果以前者為理論基礎，建立一個實用的“CAE服務系統”，將基于網絡的CAE資源統一管理和調度，構成一個CAE服務資源池，為用戶提供高附加值和低成本的CAE資源按需服務，以實現“仿真即服務”,可視為云計算思想在制造業仿真領域的體現和發展。
此類系統可為制造業信息化設計、仿真及數據服務提供嶄新的理念和模式，特別是礦山機械裝備企業，可以有效解決其技術需求和軟件需求。首先，礦山機械裝備企業多年來沒有特別重視基于先進技術的科技研究，但隨著市場競爭的加劇，企業自身為了提高設計效率，推進創新設計，對先進技術和研發工具的需求逐步提高；同時，由于資金和其他因素的困擾，礦山機械裝備企業技術人才獲得和研發工具資金投入上存在嚴重不足。
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自動駕駛是汽車產業與人工智能、物聯網、高性能計算等新一代信息深度融合的產物，包括谷歌、百度、阿里、豐田、福特、特斯拉，所有世界頂級的互聯網及巨頭廠商都在布局研發自動駕駛，它是當今全球汽車與交通出行領域智能化發展的主要方向。
而Prescan是一款開發ADAS和智能汽車系統的CAE仿真平臺，其具有強大的場景構建能力，可與simulink聯合仿真控制車輛動力學模型進行實時仿真
自動駕駛是汽車產業與人工智能、物聯網、高性能計算等新一代信息深度融合的產物，包括谷歌、百度、阿里、豐田、福特、特斯拉，所有世界頂級的互聯網及巨頭廠商都在布局研發自動駕駛，它是當今全球汽車與交通出行領域智能化發展的主要方向。
而Prescan是一款開發ADAS和智能汽車系統的CAE仿真平臺，其具有強大的場景構建能力，可與simulink聯合仿真控制車輛動力學模型進行實時仿真
三一集團社招專場，三一集團數字孿生研究院大量社招職位放送，
涉及
建模與仿真，物聯網，大數據，云計算，CAE軟件二次開發，能源裝備研發等
多個領域，三一技術裝備有新公司高薪誠聘
在注塑生產中，可用于制造帶有微觀特征注塑件的方法有多種，但是其中多數方法只能夠在平面或曲率恒定的曲面中實現微觀特征。丹麥技術大學（DTU）的一個研究團隊通過DLP 3D打印技術制造的注塑模具鑲件，則能夠實現在復雜表面上創建微觀特征。
這一技術在帶有復雜微觀特征的注塑件制造領域具有應用潛力，特別是在復雜塑料醫療器械、內植物制造領域具有應用潛力。
在自由曲面上創建微觀特征
摘要：為礦山機械裝備企業提供軟件調用、租用、共享和技術支持是建立“礦山機械裝備云仿真 CAE 服務系統”的重要驅動。在描述系統集成環境、物理結構、體系結構、功能結構基礎上，研究系統的關鍵技術，詳細論述系統的功能結構，指出可從工具協同、任務協同與異地協同等三個層次支持系統提供云仿真 CAE 服務。以此為基礎，開發具有實用價值的“礦山機械 CAE 技術公共服務平臺”，以“平臺”中的“基于 Web 的采煤機關鍵零部件
回彈是彎曲卸載過程產生的反向彈性變形，是板料成型過程中存在的一種普遍現象，它直接影響到沖壓件的尺寸精度。在沖壓模具制造中，也是最為棘手的難題，因為傳統依賴于經驗公式的方法無法準確地預測回彈，傳統中對于沖壓件的回彈，其能靠反復的修模、試模來進行補償，需要耗費大量的人力和物力，而且難以保證產品品質因此，對影響回彈的因素進行系統的研究，對提高沖壓件的產品質量及生產效率具有重大意義．從
（轉）
遠程計算或協同CAE是計算機輔助工程領域近些年的一個研究熱點，該模式可在某種協作方式下通過設計協作、分析協作和管理協作等手段進行設計與仿真；同時，最近幾年云計算在CAE領域的研究也很活躍，它把基礎設施、IT資源、數據、應用等作為服務通過網絡提供給用戶。
如果對以上兩個研究領域進行比較，可以發現它們都是為用戶提供某種服務。其中遠程計算或協同CAE更偏重于應用，其內涵在于研究相關技術或系統
CAE仿真技術理論研究及其在工程中的應用
----- 平臺學術交流會系列 -----
時間： 2008年10月27日（星期一） 下午1:30---5:00
地點： 上海市盧灣區五里橋路219號（上海科學院科技成果轉化基地）2樓會議室 200023
演講專家：吳志剛 大連理工大學運載工程與力學學部
