塑件變形
關注創建者：型創科技2023 創建時間：2023-05-06
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如何保證塑件產品的品質，有效的掌握造成塑件變形的關鍵因素，并提出相對應且有效的解決對策是業界一直以來追求的目標。
隨著模流分析技術的進步，CAE人員對產品開發初期如何預判產品潛在的變形問題越來越重視。在CAE技術模擬塑件變形的趨勢和量值時，選擇正確的變形數據呈現方式尤為重要。因此，如何縮小量測差異，選擇正確的報告呈現手法也成為模流分析的重要技術。
宇航股份將于2017年11月16日舉辦Moldex3D在【塑件變形導因剖析與解決對策】之應用培訓講座。本次培訓課程通過實際案例的剖析，系統的講解塑件變形的關鍵因素，從中提煉出適合您的解決方案，掌握模流分析的詳細量測方式以及正確的變形數據報告呈現方式。
Moldex3D在【塑件變形導因剖析與解決對策】之應用
> 材料特性對于成型品質問題的影響
> 造成塑件變形結構性因素解析
> 掌握塑件變形原因與解決對策應用
> 挑選合適塑件變形行為的量測與表達
課程時間：2017年11月16日 13:30-16:30
課程地點： 深圳市龍崗區南灣街道李朗創新軟件園C5棟3樓3045-3048
主辦單位：深圳市宇航軟件股份有限公司
協辦單位：Moldex3D
報名方式:
(掃描上方二維碼進入報名通道)
詳情請咨詢:400-930-1658
培訓免費，名額有限，報名請從速！
展開 一、前言
翹曲變形是指注塑制品的形狀偏離了模具型腔的形狀，它是塑料制品常見的缺陷之一。出現翹曲變形的原因很多，單靠工藝參數解決往往力不從心。結合相關資料和實際工作經驗，下面對影響注塑制品翹曲變形的因素作簡要分析。
二、模具的結構對注塑制品翹曲變形的影響。
在模具方面，影響塑件變形的因素主要有澆注系統、冷卻系統與頂出系統等。
1．澆注系統
注塑模具澆口的位置、形式和澆口的數量將影響塑料在模具型腔內的填充狀態，從而導致塑件產生變形。
流動距離越長，由凍結層與中心流動層之間流動和補縮引起的內應力越大；反之，流動距離越短，從澆口到制件流動末端的流動時間越短，充模時凍結層厚度減薄，內應力降低，翹曲變形也會因此大為減少。一些平板形塑件，如果只使用一個中心澆口，因直徑方向上的收縮率大于圓周方向上的收縮率，成型后的塑件會產生扭曲變形；若改用多個點澆口或薄膜型澆口，則可有效地防止翹曲變形。
當采用點澆口進行成型時，同樣由于塑料收縮的異向性，澆口的位置、數量都對塑件的變形程度有很大的影響。
另外，多澆口的使用還能使塑料的流動比（L/t）縮短，從而使模腔內熔體密度更趨均勻，收縮更均勻。同時，整個塑件能在較小的注塑壓力下充滿。而較小的注射壓力可減少塑料的分子取向傾向，降低其內應力，因而可減少塑件的變形。
2。冷卻系統
在注射過程中，塑件冷卻速度的不均勻也將形成塑件收縮的不均勻，這種收縮差別導致彎曲力矩的產生而使塑件發生翹曲。
如果在注射成型平板形塑件（如手機電池殼）時所用的模具型腔、型芯的溫度相差過大，由于貼近冷模腔面的熔體很快冷卻下來，而貼近熱模腔面的料層則會繼續收縮，收縮的不均勻將使塑件翹曲。因此，注塑模的冷卻應當注意型腔、型芯的溫度趨于平衡，兩者的溫差不能太大（此時可考慮使用兩個模溫機）。
展開 塑件翹曲變形，這篇文章說的最清楚！
﹐不利于氣體從中溢出﹐易產生氣泡﹐冷卻中補縮差﹐產生凹痕和波紋等﹒
3、保壓大小增﹕
＜1＞太高－易產生溢料﹐溢邊﹐增加內應力等﹒
＜2＞太低－成型不足等﹒
4、背壓﹕
＜1＞過高－塑化時間變長﹐熔料易分解﹐產生氣泡﹐斑紋﹑黑點等﹒
＜2＞太低－料筒前端熔料中氣體受壓溫度提高﹐熔料局部受熱過高﹐分解產生黑點斑紋和氣泡等﹒
（三）速度時間
1、閉模鎖模時間﹕
＜1＞太長－則模具溫度過低﹐熔料在料筒中停留時間過長﹒
＜2＞太短 則模具溫度相對提高﹒
2、注塑時間、充模速度、剪切速率﹕
注塑時間縮短﹐充模速度提高﹐取向下降﹒剪切速率增加﹐絕大多數塑料的表層粘度下降﹐對剪切率敏感的塑料尤其這樣﹒剪切速率過大發生熔體破裂現象﹒剪切速率提高﹐取向提高﹒
3、保壓時間﹕
＜1＞短 塑件不緊密﹐易產生凹痕﹐塑件尺寸不穩定等﹒
＜2＞長－加大塑件的內應力﹐產生變形﹑開裂﹐脫模困難﹒
4、冷卻時間長﹕脫模困難﹐易變形﹐結晶度高等﹒短﹕易產生變形﹐冷卻不足等﹒
5、螺桿轉速快﹕剪切熱加大﹐塑化時間短等﹒
慢﹕剪切熱減小﹐塑化時間增長等﹒
6、開模速度﹕開模速度快﹐則成型周期短﹐但過快﹐容易引起塑件表面輿型腔之間的摩擦加大﹐造成劃傷
7、頂出速度﹕頂出速度過大﹐則塑件容易產生變形.
展開 塑件變形量（長度與寬度）和總重量的數據則作為預測目標。
生成式人工智能預測階段
將資料集分為訓練集(80%)和測試集(20%)。使用全域壓力數據和分段壓力數據的編碼特征以及經過標準化處理的數據指標來預測塑件變形量和總重量。透過計算均方根誤差(Root-Mean-Square Error, RMSE)來評估自動編碼器生成的特征與原始數據之間的差異，從而優化多層感知器的輸入層，以提高預測的準確度。最終，將人工智能預測結果與實際觀測值進行比較，以衡量兩者之間的差異性。
圖2：塑件尺寸與壓力感測節點位置
圖3：質量量測位置
結果與討論
全域壓力與分段壓力之預測結果比較
圖4表示從Moldex3D 2023b軟件中量測所得到之模擬信息數值，而預測值為透過全域壓力特征與分段壓力特征進行多層感知器機器學習模型訓練所得之預測結果，在圖中可以觀察出利用全域壓力特征之預測結果的跳動量大于分段壓力特征之預測結果，且與模擬值趨勢相比分段壓力特征表現明顯比全域壓力特征更加優異。此外，在總重量的預測表現更加顯著，如圖4(h)所示，說明此方法之可行性，大幅增加預測之準確度。
圖4：全域壓力與分段壓力之質量預測結果比較，(a)W1、(b)W2、(c)W3、(d)L1、(e)L2、(f)L3 and (g) weight
分段壓力與指標化特征之預測結果比較
本小節將探討，使用指標化特征與分段壓力特征兩者間之預測結果比較。圖5所得結果可以觀察出無論在寬度、長度的預測上富含物理意義之指標化編碼法對于預測結果的趨勢上表現仍然較好，其預測結果更貼近CAE模擬值。
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塑件必須冷卻固化至特定溫度，脫模頂出時才能具備足夠的剛性，以避免塑件因外力產生變形，并可保持尺寸穩定性。此外，冷卻時間占整個成型周期70%-80%的時間，因此良好的冷卻系統可以大幅縮減成型周期、提升產能。
然而對許多大型產品的模具而言，水路數量多且復雜，這導致在分析之前，須耗費大量時間整理模具中各群水路的進出途徑。
塑件變形量（長度與寬度）和總重量的數據則作為預測目標。
生成式人工智能預測階段
將資料集分為訓練集(80%)和測試集(20%)。使用全域壓力數據和分段壓力數據的編碼特征以及經過標準化處理的數據指標來預測塑件變形量和總重量。
塑件變形量（長度與寬度）和總重量的數據則作為預測目標。
生成式人工智能預測階段
將資料集分為訓練集(80%)和測試集(20%)。使用全域壓力數據和分段壓力數據的編碼特征以及經過標準化處理的數據指標來預測塑件變形量和總重量。
此復材機械性質還要在跟模型中的纖維布排向耦合成個迭層的總體性質來接續流動分析模擬塑件的翹曲變形。變形結果可以由各復材迭層里的應力應變關系取得如下：
在設定翹曲范圍的窗口中，調整比例因子至適當的值，并檢查塑件的幾何變形。
X, Y, Z 應力組件 (X, Y, Z Stress Component)
顯示每個方向的正應力大小，也就是應力張量中的XX、YY及ZZ分量。
X 應力分量
可使用切割功能與結果剖面功能。
纖維配向位移代表非等向性的纖維排向影響，凌亂纖維配向效應位移則假設模穴內纖維配向為完全凌亂狀態下，塑件變形在該方向的位移。可用來比對真實纖維配向的變形值以及檢驗纖維配向導致的材料非等向性對變形的效應；由下圖來看，凌亂纖維及纖維配向兩者趨勢相同(頭尾皆是最嚴重，中間最弱)，但凌亂纖維因為假設纖維完全凌亂的狀態下，所以在最終結果來看，整體位移提升，從而使翹曲結果變嚴重。
假設制程中的塑件為彈性變形，其控制方程式為：
σij 為應力分量 fi則是體積力。而應力與應變的關系為：
在實體模型的翹曲分析(eDesign和Solid)中，其假設為：(1) 材料性質為線彈性；(2) 小量的應變；(3) 行為近似穩態。
假設塑件為彈性變形，其控制方程式為：
σij 為應力分量 fi則是體積力。
度差異效應 (Differential Temperature Effect) 注1 與收縮差異效應 (Differential Shrinkage Effect) 注2 為影響塑件變形的兩個主要原因。若能分析這兩種因子對塑件產品的影響，對于解決翹曲問題將會有很大的幫助。
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設計不當的冷卻系統會使成型時間拉長，增加成本；冷卻不均勻更會進一步造塑件的翹曲變形。透過水管的冷卻效率可以判別塑件在充填過程中，塑料溫度熱傳與冷卻水對流傳熱的效應，預測整套模具復雜水路設計的好壞進行調整。
