(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
射出成形解析と計算機支援による最適化手法の組み合わせを用いて、最適な成形条件を設定する方法において、
事前に設計変数をサンプリングして射出成形解析を行い、各サンプリング点における評価関数を算出し、かつ成形不良発生の有無を判定する工程と、
評価関数の算出結果に基づいて当該評価関数を設計変数の関数として近似的に表す応答曲面近似式を作成する工程と、
前記応答曲面近似式を用いて所定の最適化手法で最適設計変数を選択する最適化工程とを有し、
前記最適化工程において、成形不良発生の有無の判定結果を参照し、成形不良発生領域に在る設計変数を排除することを特徴とする成形条件の設定方法。
【請求項２】
前記応答曲面近似式を作成する工程において、成形不良が発生するサンプリング点のデータを排除することを特徴とする請求項１に記載の成形条件の設定方法。
【請求項３】
前記最適化工程において設計変数のバラツキを考慮したロバスト最適解を得ることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の成形条件の設定方法。
【請求項４】
前記最適化工程において複数の目的性能を評価関数とし、パレート最適解を得ることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の成形条件の設定方法。
【請求項５】
前記複数の目的性能を、型締力と成形サイクルとすることを特徴とする請求項４に記載の成形条件の設定方法。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項７】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行して得られた成形条件により、射出成形を行うことを特徴とする成形品の製造方法。
【請求項８】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行するプログラムを収容したことを特徴とする記憶媒体。
【請求項９】
射出成形機本体と、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行して得られた成形条件により、前記射出成形機本体を制御する制御部と有することを特徴とする射出成形機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、樹脂製品を射出成形法、射出圧縮成形法あるいは射出プレス成形法等によって製造する際の成形条件の設定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラスチック部品の射出成形条件の選択においてCAE技術を用いた検討が一般的に行われている。しかしながら、実際の条件絞込みは、経験と勘をベースとして試行錯誤で進めることが多い。そこで、このような作業において、CAE(Computer Aided Engineering)技術とCAO(Computer Aided  Optimization)技術を組み合わせて最適条件を探索する技術が実用化されており、一定の成果を挙げている。CAE技術では、例えば、有限要素法を用いて射出成形過程を解析し、目的性能を評価する評価関数を算出する。CAO技術では、適当な最適化アルゴリズムを用いて設計パラメータを変えながら評価関数を算出する過程を繰り返し、最適の目的性能が得られる設計パラメータを探索する。
【０００３】
しかしながら、最適化工程においては、一般に膨大な計算を繰り返す必要がある。例えば、設計変数のバラツキを考慮しない最適化によって得られた最適解においては、設計変数がばらついた場合に、必要性能を満たさなくなる場合があり、これに対して、設計変数のパラツキを考慮したロバストな最適解を得る手法である品質工学手法があるが、その計算量は膨大となる。
また、複数の目的性能を最適化する場合は、従来、各目的性能に対する評価関数に重み係数をかけ、それぞれ足し合せた線形和を全体の評価関数とし、この全体の評価関数の応答をもとに最適化していたが、所望の最適解が得られない場合に、重み係数を試行錯誤で変更しなければならない。これに対して、複数の最適解の集合であるパレート最適解を求める手法である多目的最適化手法があるが、その計算量の膨大さによって実用性が失われてしまう。
そこで、射出成形の解析過程を簡略化するために、事前にサンプリングしたパラメータについて射出成形の解析を行って応答曲面近似式を作成し、この応答曲面近似式を用いて最適化工程を行うことが考えられる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−７８５９号公報
【特許文献２】特開２００５−２０２５１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、射出成形においては種々の成形不良が発生することが有る。例えば、キャビティ内を樹脂が完全に充填せずに終わる「ショートショット」と呼ばれるものが有り、あるいは、製品の外観不良である「ヤケ」や「ウエルド」等が有る。応答曲面近似式を用いる場合には、例えばショートショット等が発生する成形条件に対しても形式的に近似を行ってしまい、それが最適解を構成する可能性が有る。
【０００６】
本発明は、前記事情に鑑みて為されたもので、応答曲面近似式を用いて計算負荷を減少させるとともに、成形不良が発生する条件を排除した高精度の最適解を出力することができる実用性の高い成形条件の設定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記目的を達成するために、請求項１に記載の成形条件の設定方法は、射出成形解析と計算機支援による最適化手法の組み合わせを用いて、最適な成形条件を設定する方法において、事前に設計変数をサンプリングして射出成形解析を行い、各サンプリング点における評価関数を算出し、かつ成形不良発生の有無を判定する工程と、評価関数の算出結果に基づいて当該評価関数を設計変数の関数として近似的に表す応答曲面近似式を作成する工程と、前記応答曲面近似式を用いて所定の最適化手法で最適設計変数を選択する最適化工程とを有し、前記最適化工程において、成形不良発生の有無の判定結果を参照し、成形不良発生領域に在る設計変数を排除することを特徴とする。
【０００８】
請求項１に記載の発明においては、最適化工程において、成形不良発生の有無の判定結果を参照し、成形不良発生領域に在る設計変数を排除することにより、成形不良発生領域に在る設計変数を最適条件として選択することを効率的に防止する。
【０００９】
請求項２に記載の成形条件の設定方法は、請求項１に記載の発明において、前記応答曲面近似式を作成する工程において、成形不良が発生するサンプリング点のデータを排除することを特徴とする。
請求項２に記載の発明においては、応答曲面近似式を作成する工程において、成形不良が発生するサンプリング点のデータを排除することにより、不適切なデータによる影響を排除して、精度の高い応答曲面近似式を作成することができる。
【００１０】
請求項３に記載の成形条件の設定方法は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、前記最適化工程において設計変数のバラツキを考慮したロバスト最適解を得ることを特徴とする。
請求項３に記載の発明においては、設計変数のバラツキを考慮することでロバストに目標性能を達成する最適解を探索することができる。
【００１１】
請求項４に記載の成形条件の設定方法は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、前記最適化工程において複数の目的性能を評価関数とし、パレート最適解を得ることを特徴とする。
請求項４に記載の発明においては、評価関数の設定や重み係数を試行錯誤的に模索する必要性を排除することができる。
【００１２】
請求項５に記載の成形条件の設定方法は、請求項４に記載の発明において、前記複数の目的性能を、型締力と成形サイクルとすることを特徴とする。
請求項５に記載の発明においては、型締力と成形サイクルというトレードオフの関係にある２つの性能の評価を全体的に把握して、状況に応じた最適な成形条件を求めることができる。
【００１３】
請求項６に記載のプログラムは、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行することを特徴とする。
請求項７に記載の成形品の製造方法は、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行して得られた成形条件により、射出成形を行うことを特徴とする。
【００１４】
請求項８に記載の記憶媒体は、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行するプログラムを収容したことを特徴とする。
請求項９に記載の射出成形機は、射出成形機本体と、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の各工程を実行して得られた成形条件により、前記射出成形機本体を制御する制御部と有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１ないし請求項８に記載の発明によれば、応答曲面近似式を用いて計算負荷を減少させるとともに、成形不良が発生する条件を排除して、最適化技術を高度に利用した実用性の高い成形条件の設定方法を提供することができる。
請求項９に記載の発明によれば、最適化技術を高度に利用した高精度の最適解を用いて成形することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。
図１は、この発明の成形条件の設定方法を実施するための成形条件の設定装置（コンピュータ装置）１０であり、各種の演算およびデータ処理等を行う演算・制御部１１と、演算・制御部１１が実行する射出成形解析や最適化のプログラムを記憶するＲＡＭ等の第１記憶部１２と、演算・制御部１１がデータを記憶し、プログラムの実行領域ともなる第２記憶部１３と、データの入力を行うための入力部１４と、操作者に各種の出力を表示する表示部１５とを備えている。
【００１７】
この成形条件の設定装置が実行する工程を、図２のフロー図を用いて説明する。まず、ステップ１において、射出成形過程における樹脂の流れを解析するための解析用形状モデルを作成する。樹脂製品として、例えば図３に示すような長方形（縦横比＝４／５）平板状の部材を設定する。平板の一隅部に、長方形の開口部が形成されており、樹脂流れを不均一にしている。製品の厚み分布を図４に示す。モールドには、樹脂の注入口が、平板のほぼ中央部と、開口部に近い側端部のほぼ中央部に配置されている。各注入口には、射出機からの樹脂がホットランナー、テーパ付きスプルーを介して、あるいはさらにコールドランナーを介して、供給される。
【００１８】
次にステップ２において、目的性能を評価する評価関数を設定する。この実施の形態では、例えば型締力と成形サイクルを設定して多目的最適化を行う。型締力は、射出成形機の装置規模を示す指標であり、成形サイクルは装置の生産効率を示す指標であるので、いずれも小さい方が経済的に有利である。次に、ステップ３において、例えば、射出時間（it）と金型温度（mot）、樹脂温度（met）を設計変数として設定する。
【００１９】
次に、ステップ４において、射出成形解析ソフトを用いてサンプリング計算を行う。すなわち、設計変数を座標軸とする多次元空間において適当にサンプリング点を、例えば、図５（ａ）に示すように、等間隔で設定し、それぞれの点における評価関数を算出するとともに、成形不良の発生の有無を判定する。この実施の形態では、射出完了前に樹脂温度が固化点に到達した場合にショートショットが発生すると判断するようにした。もし、他の成形不良を対象とする場合は、それぞれに対応する判定基準を採用する。
そして、ステップ５において、サンプリング点におけるショートショットの発生の有無を示すテーブルを作成する。
【００２０】
次に、ステップ４で得られた評価関数の計算結果（応答値）から、ショートショットが発生したサンプリング点におけるデータを削除し、有効な計算結果のみに基づいて、評価関数を設計変数（it）、（mot）、（met）の関数として近似する式（応答曲面近似式）を算出する。
【００２１】
この過程を、設計変数を１つとして簡略化した図６を参照して説明する。図６（ａ）は、成形不良域Ａ，Ｂのデータを考慮して応答曲面近似式を算出した場合であり、破線で示すように、成形不良域のデータに影響されて、特に成形不良域Ａ，Ｂとの境界近傍で誤差が発生する。この実施の形態の方法では、同図（ｂ）のように、成形不良域のデータを排除して計算するので、同図（ｃ）に示すように、より正確な応答曲面近似式を算出することができる。
【００２２】
次に、ステップ７以下において、所定の最適化手法を用いた最適化工程を行う。最適化手法としては、解適応焼きなまし法や多目的遺伝的アルゴリズム等が挙げられる。まず、ステップ７において、初期設計変数を設定する。
【００２３】
次に、ステップ８において、テーブルを参照し、設計変数が成形不良域に在るか否かを判定する。テーブルには、図５（ａ）に黒丸で示す各サンプリング点における成形不良の発生の有無が記載されている。これらのサンプリング点は、制約条件範囲内を格子状の空間に区分している。そこで、格子状の空間を構成する８個のサンプリング点について１つでも成形不良が発生している場合は、その空間を成形不良発生域とした。
【００２４】
従って、演算・制御部は、図５（ｂ）においてＸで示すその時点での設計変数が存在する格子状空間を特定し、その格子状空間を構成する８個のサンプリング点について、テーブルを参照して成形不良の発生の有無を調べる。そして、図５（ｂ）に白丸で示すように、１つでも成形不良が発生している場合は、設計変数Ｘは成形不良発生域に在るものと判定する。
【００２５】
ステップ８において、その時点での設計変数が成形不良発生域に在ると判定された場合は、ステップ９において、最適化アルゴリズムに則って設計変数を修正し、再度ステップ８の判定を行う。一方、ステップ８において、設計変数が成形不良発生域内ではないと判定された場合は、ステップ１０において、応答曲面近似式を用いて評価関数を算出する。そして、ステップ１１において、算出値を最適化アルゴリズムに則って評価し、打ち切り条件に到達したか否かを判定する。打ち切り条件に到達していない場合は、ステップ９において、最適化アルゴリズムに則って設計変数を修正し、さらにステップ８以降の工程を打ち切り条件に到達するまで繰り返す。
【００２６】
なお、ステップ８における設計変数の判定条件は、上記に限るものではなく、例えば、より安全側の条件とする場合は、成形不良発生域を隣接する格子状空間まで拡張するようにしてもよい。
【実施例】
【００２７】
材料として、ポリプロピレン樹脂である住友ノーブレンAZ564（商品名：住友化学株式会社製）を用いた。JIS-K7210に規定された方法で測定されるメルトフローレート（MFR）は30[g/10分，230℃]であり、比重は0.9である。
射出成形過程を計算する数値解析には、射出成形解析ソフトウエアであるMoldflow Plastics Insight version 5.0（商品名：Moldflow  Corporation製）を使用した。
設計変数として、射出時間（it）と金型温度（mot）、樹脂温度（met）の3変数を選択した。設計変数に関する初期条件と制約条件、表１に示す。
【表１】
0004785587.tif 000002
【００２８】
確率変数はそれぞれ設計変数に対して設定し、バラツキはitに関しては、標準偏差0.1s、motとmetに関しては標準偏差0.5℃の正規分布とした。信頼性制約条件は、型締力は5000t以下となる信頼性が3σ（99.7%）以上とし、ショートショットが発生しない信頼性が６σ以上とした。
評価関数として、型締力の平均値（MCF）、型締力の標準偏差（SCF）、成形サイクルの平均値（MCT）、成形サイクルの標準偏差（SCT）の線形和を用いた。
(MCF+3SCF)/MCF0+(MCT+3SCT)/MCT0
成形サイクルは、射出時間（設計変数：it）と冷却時間（応答値）と製品取出し時間（固定値：10秒）の和とし、冷却時間は固化時間の最大値（ランナー部除く）とした。MCF0，MCT0はそれぞれ、初期条件における型締力と成形サイクルの平均値である。
【００２９】
なお、本実施例で用いた評価関数以外にも、プラスチック部品の重量、反り量などを評価関数に設定したり、充填バランス、ウエルド位置、バリ、ヒケ、ヤケ等の成形不良などの数値指標を評価関数に設定したりすることができる。また、本実施例では、全ての目的性能に対する評価関数に対して、ロバスト性を考慮したが、必要に応じてロバスト性を考慮する評価関数を一部の評価関数のみに設定してもよい。
【００３０】
（実施例１）
最適化手法として、Adaptive Simulated Annealing (ASA；解適応焼きなまし法)、応答曲面はRadial Basis Function(RBF)近似モデル、品質工学手法としてSix Sigma  Robust
Design（DFSS）を使用した。
ロバスト設計の結果を表２に示す。比較例として、応答曲面法を用いずに、毎回射出成形解析を実行する最適化結果についても示した。
【表２】
0004785587.tif 000003
【００３１】
表２を参照すると、本発明の方法により、評価関数の最適化値として、応答曲面法を用いない従来法の最適化結果（約1.8）とほぼ同等の結果を得ることができた。従来法に比較して、計算時間を約0.032倍（64解析/2028解析）にまで短縮することができた。
【００３２】
（実施例２）
最適化手法として多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）のアルゴリズムの一つであるNCGA（Neighborhood Cultivation Genetic Algorithm）を用いた（個体数50、世代数50）。応答曲面はRadial Basis Function(RBF)近似モデルを使用した。
【００３３】
最適化結果を図７に示す。比較例として、応答曲面法を用いずに、毎回射出成形解析を実行する最適化結果についても示した。
図７より、50世代までの最適化計算で、応答曲面法とNCGAを組み合わせた本発明の方法は、応答曲面法を用いない従来の方法とほぼ同等のパレート最適解集合が得られることが分かった。そして、応答曲面法を用いることにより計算時間を約0.026倍（64解析/2500解析）まで短縮することができた。
【００３４】
なお、上記実施例１では、各評価関数と重み係数の総和を用いて評価関数を作成したが、多目的遣伝的アルゴリズム等のパレート最適解の探索手法と組み合わせることにより、各評価関数の平均値と標準偏差に関するパレート最適解を算出してもよい。
【００３５】
この発明の成形条件の設定方法は、例えば、設計者が特定の樹脂製品を成形する装置を設計する際に用いることができるが、さらに、稼動中の射出成形装置の制御を行うために用いることができる。図８は、例えば、複数の目的性能を最適化するように射出成形装置の制御を行うための装置の構成を示すもので、射出成形装置２０は、金型およびその付属装置、溶融樹脂注入装置等を備える成形機本体２１と、本発明の方法によって得られたパレート最適解を記憶する記憶部２２と、このパレート最適解および操作者の指示に基づいて成形機本体２１を制御する制御部２３とを有している。
【００３６】
操作者は、例えば、型締力と成形サイクルの優先度を示すデータを入力し、制御部２３は成形条件を表すパレート最適解からその指示に沿った成形条件を選択し、成形機本体２１の各部を制御する。これにより、状況に応じた成形条件での運転を人手を煩わすことなく、行うことができる。なお、制御部２３において成形条件を表すパレート最適解を求める計算工程を行うようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】この発明の成形条件の設定方法を実行するコンピュータ装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の成形条件の設定方法を説明するフロー図である。
【図３】この発明の実施の形態の射出成形条件を説明するための図である。
【図４】製品をモールドするキャビティの厚さ分布を示す図である。
【図５】この発明の成形条件の設定方法の１工程を説明するための図である。
【図６】この発明の作用を説明するグラフである。
【図７】この発明の効果を説明するグラフである。
【図８】この発明の実施の形態の射出成形機を模式的に示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０  コンピュータ装置
１１  演算・制御部
１２  第１記憶部
１３  第２記憶部
１４  入力部
１５  表示部
２０  射出成形機
２１  射出成形機本体
２２  記憶部
２３  制御部
【図１】
0004785587.tif 000004
【図２】
0004785587.tif 000005
【図３】
0004785587.tif 000006
【図４】
0004785587.tif 000007
【図５】
0004785587.tif 000008
【図６】
0004785587.tif 000009
【図７】
0004785587.tif 000010
【図８】
0004785587.tif 000011