(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定されている材料特性データの各パラメータを用いて成形解析シミュレーションを行うステップと、評価用金型を用いて行われた上記成形解析シミュレーション時と同条件での実成形の結果と上記シミュレーション結果との評価対象についての差を求めて基準値と比較するステップと、該比較結果が評価基準値を上回る時に、材料特性データの各パラメータを変化させることで各パラメータが評価対象に及ぼす影響をシミュレーションにより求めるステップと、材料特性データの各パラメータのうち、上記シミュレーションによって得られた評価対象に及ぼす影響度合が大であったパラメータから優先的に値を変化させて成形解析シミュレーションを行うステップと、その解析結果と前記実成形結果との差を求めるとともに該差が上記評価基準値内に収まるように遺伝的アルゴリズムを用いた収束計算を行うステップとをコンピュータに実行させて求めた材料特性データの各パラメータを基に成形解析シミュレーションを行うことを特徴とする成形性解析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は成形解析シミュレーションプログラムを用いた成形性解析方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
金型の設計や成形条件の決定を、成形解析シミュレーションプログラムを用いた解析結果を基に行うことがなされている。たとえば、特開平２−１２０６４３号公報においては、熱硬化性樹脂において流動シミュレーションを行って、各部の樹脂温度、粘度、流速、平均見かけ粘度を算出し、圧力損失を求めて流動予測することにより金型設計を行うものが示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、シミュレーションに必要な材料特性データの正確な値が不明であることが多かったりする上に、解析上の仮定が混じることから、解析結果通りに金型設計や成形条件の決定を行っても、実際に成形されたものはシミュレーション結果とは異なることが多く、これに伴って金型の修正や成形条件の見直しなどが必要となっている。
【０００４】
もちろん、シミュレーションに必要な材料特性データを正確に数値化できていれば、上記のような問題は少なくなるものの、材料特性データの正確な測定は多大な労力及び時間を要する。
【０００５】
本発明はこのような点に鑑み為されたものであり、その目的とするところは解析の精度を簡便に且つ確実に向上させることができる成形性解析方法を提供するにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
しかして本発明は、予め設定されている材料特性データの各パラメータを用いて成形解析シミュレーションを行うステップと、評価用金型を用いて行われた上記成形解析シミュレーション時と同条件での実成形の結果と上記シミュレーション結果との評価対象についての差を求めて基準値と比較するステップと、該比較結果が評価基準値を上回る時に、材料特性データの各パラメータを変化させることで各パラメータが評価対象に及ぼす影響をシミュレーションにより求めるステップと、材料特性データの各パラメータのうち、上記シミュレーションによって得られた評価対象に及ぼす影響度合が大であったパラメータから優先的に値を変化させて成形解析シミュレーションを行うステップと、その解析結果と前記実成形結果との差を求めるとともに該差が上記評価基準値内に収まるように遺伝的アルゴリズムを用いた収束計算を行うステップとをコンピュータに実行させて求めた材料特性データの各パラメータを基に成形解析シミュレーションを行うことに特徴を有している。
【０００７】
ここで用いる成形解析シミュレーションプログラムは、充填、保圧、冷却、金型からの成形品の取り出しという成形過程に関して、充填過程での成形材料の金型内での流動挙動や温度変化の解析を行う流動解析、成形の保圧過程での成形材料の圧力変化や温度変化の解析を行う保圧解析、成形の冷却過程での金型内での成形材料の温度変化の解析を行う冷却解析、これら解析結果に基づいて成形材料の体積収縮、流動方向収縮、垂直方向収縮などの解析を行う収縮解析、収縮や温度変化や配向等による金型から取り出した後の成形品の反り変形を解析する反り解析、成形材料がガラス等の繊維を含有している場合において成形材料の充填過程での流動挙動や繊維配向挙動を解析する繊維配向解析、熱硬化性材料の場合において保圧過程後の金型の温度で硬化する挙動の解析を行う硬化度解析のすべてを含んだものであることが好ましいが、これに限るものではない。
【０００８】
使用する材料特性データとしては、成形材料の粘度特性データ、熱特性データ（熱伝導率、密度、比熱）、ＰＶＴデータ（圧力と容積と温度の相互関係）、収縮特性データ（流動方向、垂直方向）、結晶化特性、繊維配向特性、硬化特性（熱硬化性材料）、機械物性データ（弾性率、ポアソン比、線膨張係数）のほか、金型材料の熱特性データ（熱伝導率、密度、比熱）や機械物性データ（弾性率、ポアソン比、線膨張係数）も用いるが、これは上記シミュレーションプログラムにも依存する。
【０００９】
材料特性データについて設定するパラメータは、上記の各特性データを数式化して表す場合の係数（あるいは定数）や、複数の特性データの組み合わせを指すものであり、これらパラメータは、評価用金型を用いて実成形を行う場合の樹脂及び金型に併せて設定する。使用する樹脂について測定した特性データが無い場合は、その樹脂の特性に近い（と思われる）他の樹脂の材料特性データを用いて設定する。
【００１０】
評価用金型は、解析結果と実成形結果とを比較するためのものであるために、試験用金型であって、圧力センサー、温度センサーといったセンサーを備えたものであることが好ましく、熱硬化性材料である場合にはさらに硬化度センサーを備えたものであることが好ましい。
【００１１】
解析結果と実成形結果とを比較して評価するための評価対象としては、金型内の成形材料の圧力値、温度、硬化度、成形後の反り量などを好適に用いることができるが、これらに限るものではない。たとえば評価用金型としてスパイラル金型を用いる場合、評価対象として流動長を用いるのが好ましい。主要な材料特性である粘度及び硬化度の評価を的確に且つ迅速に行うことができる。
【００１２】
材料特性データの各パラメータが評価対象に及ぼす影響（寄与度合い）の評価は、たとえば複数のパラメータをそれぞれ±１０％ずつ値を変化させてシミュレーションを行って、評価対象に及ぶ影響度合いを基に判定すればよい。なお、材料特性データのすべてについてこのような評価を行う必要はなく、たとえば粘度特性データ、樹脂の熱伝導率、ＰＶＴ関係、収縮特性、硬化特性などのうちのいずれか一つだけ、あるいはこれらの組み合わせについて行うものであってもよい。しかし、成形性解析方法の主要な解析である流動解析において重要な材料データである粘度データを用いるのが最も好ましい。
【００１３】
そして、材料特性データの各パラメータのうち、評価対象に及ぼす影響が大きいパラメータから優先的に値を変化させて成形解析シミュレーションを行って、その解析結果と前記実成形結果との差を求めてこの差が評価基準値内に収まるように収束計算を行って、材料特性データの各パラメータを決定するのである。
【００１４】
このようにパラメータを決定した材料特性データは、実際の材料特性の正確な測定値とは異なるものとなっている可能性はあるものの、該材料特性データを用いるとともに、ここで用いた成形解析シミュレーションプログラムで解析シミュレーションを行う限り、実成形結果にほぼ一致する解析結果を得ることができるものであり、材料特性データが不明である樹脂を用いる場合においても、該樹脂の材料特性データの決定（厳密には推定）を高精度で行って、解析シミュレーションを行うことができる。
【００１５】
上記の収束計算は、連続関数を用いて行ってもよいが、この場合、制限された計算回数内では極値を求めてしまいやすいことから、遺伝的アルゴリズムを用いて行うのが好ましい。すなわち、材料特性データの各パラメータをコード化するとともに該コード化にあたり各パラメータに範囲を与えてその範囲内でランダムな値をコードに与え、次いでコードについて選択・公叉・突然変位という３つの処理を施してパラメータの組み合わせを変更し、各組み合わせのパラメータを持つ材料特性データに基づいて成形性解析を行って適応度の高い（基準値を満たす）材料特性データを求めるのである。制限された計算回数の中で適解を求めることができる。
【００１６】
評価用金型とこれを用いた実成形については、最終目的とする金型が取り得る寸法範囲を考慮して複数種決定した評価用金型と、成形条件の取り得る値を考慮して複数決定した成形条件とから複数の実成形結果を得るようにしてもよく、この場合、同条件での複数の成形解析シミュレーション結果とから評価対象についての複数の差を導いて、該複数の差について夫々基準値値内に収まるように収束計算を行って、材料特性データの各パラメータを決定するようにすれば、より実際に即した形での材料特性データを作成することができるために、解析シミュレーションの精度を向上させることができる。
【００１７】
評価用金型として内部の複数位置に樹脂圧力センサーや温度センサー等のセンサーを配したものを用いるとともに、同条件での成形解析シミュレーションにおいて上記センサー配置位置に相当する位置での解析結果を夫々求めて、評価対象についての上記複数の位置での差を導いて、該複数の差について夫々基準値値内に収まるように収束計算を行って、材料特性データの各パラメータを決定するようにしてもよい。複数の金型の準備や複数の成形実験を行わなくとも、必要最小限の成形実験で多数の評価値を得ることができるために、精度の高い材料特性データを簡便に得ることができる。
【００１８】
そして、上記の成形性解析方法による成形解析シミュレーション結果に基づいて、金型の設計を行うならば、材料データの測定誤差、材料データ測定時と実成形時の材料の状態の差異、材料データの定式化での差異等も考慮した上での現実にそくした金型設計を行うことができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
成形に供する樹脂として熱硬化性樹脂であるエポキシ樹脂を用いるとともに、評価用金型として、図２に示すようにトランスファー成形でタブレットを中心部に置いてプランジャーでタブレットを押すことでスパイラル流路に溶融樹脂を押し出すスパイラル金型を用いた。図中１１は硬化度センサー、１２は赤外線温度センサー、１３は圧力センサーである。金型温度は１６０℃、充填速度は３００ｍｍ3 ／ｓｅｃとした。
【００２０】
評価対象としては上記タブレットをプランジャーで押した際の流動長を用いるものとし、さらにパラメータを変化させる材料特性データとして粘度データを用いた。成形解析シミュレーションプログラムとしては、「ＭＯＬＤＦＬＯＷ」を用いた。ここにおいて、粘度データにはパラメータとして１１の係数が存在するが、これらパラメータをそれぞれ変化させた場合に解析結果での流動長がどの程度変化するかを調べたところ、粘度ηを次の式であらわす時のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが流動長に及ぼす影響（寄与度合い）が大であることが導かれたことから、これらＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのパラメータを次に述べる収束計算に際してデータを変化させるものとした。
【００２１】
【式１】
0003612973.tif 000002
γ：せん断速度、Ｔ：温度、ａｇ：流動停止する硬化度、α：硬化度
また、収束計算には遺伝的アルゴリズムを用いた。すなわち、図３にも示すように、粘度データを染色体（２進数コード）で表し、固体数（たとえば２０個）の値をランダムに発生させて、染色体（粘度データ）をパラメータに変換する。そして解析を実行して評価対象である流動長を算出することを固体数分だけ繰り返し、その中から適応度の高いデータ順に並びかえて、選択・公叉・突然変異という遺伝的アルゴリズムの処理を行う。これを世代数分だけ繰り返すことで、評価対象についての解析結果が実成形結果における評価対象についての値に近づけた。なお、選択・公叉・突然変異の処理は、粘度データにおける上記パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅについて、たとえば１１１１１０００００の２進化１０進コードを与えた場合、選択は適応度の高い染色体を選択して残すことを意味し、公叉は０００００１１１１１のように染色体を入れ換えることを意味し、突然変異は突然変異確率で染色体にランダムな値を入れること、たとえば０００００１１１１１を１００００１１１１０１０とすることを意味する。
【００２２】
粘度データの各パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅについて、実成形に供した熱硬化性樹脂材料の特性の測定値から導いたＡ：２．２１Ｅ−０．９、Ｂ：−０．７１６、Ｃ：１１８００．１、Ｄ６．５９９、Ｅ：−１０．１１６９を初期値として与えて解析を行った場合の評価対象の値（流動長）と、実成形結果による評価対象の値（流動長）との差（目的変数）は、図４に示すように、６００ｍｍほどの値となったが、上記遺伝的アルゴリズムを用いた収束計算を行って各パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを変化させて、目的変数を求める解析シミュレーションを繰り返したところ、第１１世代において実測値と解析値が一致した。この時のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの各値はＡ：０．１９５７３Ｅ−０８、Ｂ：−０．５１６１３、Ｃ：０．０、Ｄ：４．４５４６、Ｅ：−６．２９３９であった。
【００２３】
さらに、金型温度を上記１６０℃に設定して実成形及び成形解析シミュレーションを行うことに加えて、金型温度を１７０℃及び１８０℃に設定して実成形及び成形解析シミュレーションを行って、これら複数の実成形結果と同条件での複数の成形解析シミュレーション結果とから評価対象についての複数の差を導いて、該複数の差について夫々基準値内に収まるように材料特性データのパラメータを収束させた。なお、他の点については上記の実施例と同じであり、評価対象は流動長としている。図５及び図６はこの結果を示しており、図中イは実成形での流動長の実測値、ロは収束させたことによる最適値を基にした解析結果での値、ハは初期値に基づく解析結果での値である。この時、各パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥはＡ：０．７４２９７×１０６、Ｂ：−０．０６４５１７、Ｃ：９０３２．３、Ｄ：１２．９０３、Ｅ：５４．８３９となった。なお、温度のほかに充填速度を変えたりしてもよいのはもちろんである。
【００２４】
成形条件を異ならせた複数回の実成形を行うことに代えて、評価用金型として内部の複数位置に樹脂圧力センサーや温度センサー等のセンサーを配したものを用いて実成形を行うとともに、該成形に際してのセンサーを配した複数位置でのセンサー出力値と、同条件での成形解析シミュレーションにおいて上記センサー配置位置に相当する位置での解析結果とを評価対象として、上記複数の位置での差を目標変数とし、複数の目標変数が夫々評価基準値内に収まるように収束計算を行って、材料特性データの各パラメータを決定するようにしてもよい。この場合、複数位置でのセンサー出力履歴を用いて、圧力センサーに樹脂が到達した時の充填時間、またはその圧力値を評価対象とするようにしてもよい。１回の実成形を行うだけで、複数回の実成形を行った場合と同様の結果を求めることができる。
【００２５】
このような成形性解析を行えば、材料特性の測定誤差や材料データ測定時と実成形時の材料の状態の差異、材料データの定式化での差異等はもちろん、成形解析シミュレーションプログラム中の仮定なども考慮した材料特性データを決定することができ、この材料特性データを用いた成形解析シミュレーションは、評価用金型による実成形にほぼ合致するものとなる。従って、金型の設計を上記シミュレーション結果に基づいて行う場合、得られる金型は確実に目的とする成形品を得ることができるものとなるものであり、たとえば粘度データを変化させるパラメータを持つ材料特性データとして流動解析を行い、この結果に基づいて金型を設計すれば、充填バランスの良いランナー径や製品肉厚分布を決定することができる。
【００２６】
【発明の効果】
以上のように本発明においては、材料特性データを的確なものとすることができるために、より現実にそった解析結果を得ることができるものであり、また成形材料にはベースとなる樹脂材料に若干の変更を施したものが多数存在するが、各材料についての特性データを個別に且つ厳密に測定しなくても、各材料特性データを適切に推定して成形性を解析することができる。そして、収束計算を遺伝的アルゴリズムを用いて行うために、制限された計算回数の中で適解を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の一例のフローチャートである。
【図２】同上に用いる評価用金型の一例の説明図である。
【図３】同上に用いる遺伝的アルゴリズムを用いた収束計算についてのフローチャートである。
【図４】収束結果の一例の説明図である。
【図５】収束結果の他例の説明図である。
【図６】同上の収束結果についての他の説明図である。
【図１】
0003612973.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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