(57)【要約】製造部品についての性能予測を発生するシミュレーションシステムは、関連する材料についての流動学的劣化データを記憶する流動学的劣化データベースと、関連する材料についての機械的劣化データを記憶する機械的劣化データベースと、流動学的劣化データベース及び機械的劣化データベースに連結され、部分的に流動学的劣化データ及び機械的劣化データに基づいて、所定の幾何形状を有する個別材料についての所定加工条件下での部品性能予測を計算するコンピュータとを備える。【選択図】図１
2004517392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連する材料についての複数の流動学的劣化データ（１８）を記憶する流動学的劣化データベース（１２）と、
関連する材料についての複数の機械的劣化データ（２０）を記憶する機械的劣化データベース（１４）と、
流動学的劣化データベース（１２）及び機械的劣化データベース（１４）に連結され、部分的に流動学的劣化データ（１８）及び機械的劣化データ（２０）に基づいて、所定の幾何形状（２２）を有する個別材料についての所定加工条件（２４）下での部品性能予測を計算するコンピュータ（１６）と
を備える、製造部品についての性能予測を発生するシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２】
前記材料がポリマー、金属及びセラミックスからなる群から選択される、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項３】
前記材料がシリコーンである、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項４】
前記材料がマグネシウムである、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項５】
製造すべき物体の部品幾何形状をコンピュータ（１６）にインポートする、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項６】
前記加工条件が充填時間、金型温度及びメルト温度を含む、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項７】
モデルをインポートする工程が三次元物体のＣＡＤ部品モデルを発生し、部品モデルを離散化する工程を伴う、請求項５記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項８】
前記ＣＡＤ設計プログラムがＵｎｉｇｒａｐｈｉｃｓ（商標）又はＰｒｏＥｎｇｉｎｅｅｒ（商標）である、請求項７記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項９】
前記三次元モデルを有限要素メッシュで包絡することにより、三次元モデルを離散化する、請求項７記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１０】
３Ｄ表面を三角形その他の形状の要素、すなわちファセットのメッシュに分解することのできるグラフィックソフトウエアを用いる、請求項９記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１１】
前記グラフィックソフトウエアがＰａｔｒａｎ（商標）、Ｉ−ＤＥＡＳ（商標）又はＨｙｐｅｒｍｅｓｈ（商標）である、請求項１０記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１２】
前記機械的劣化データ（２０）及び流動学的劣化データ（１８）を用いて、コンピュータによりプロセスウィンドウ（５０）を発生する、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１３】
薄肉予測を行う、請求項１２記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１４】
前記コンピュータ（１６）が薄膜予測をプロセスウィンドウと比較する、請求項１３記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１５】
前記予測がプロセスウィンドウ（５０）内にあれば、シミュレーションが完了し、部品設計が適合である、請求項１４記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１６】
前記予測がプロセスウィンドウ（５０）外にあれば、部品設計又は加工条件が不適合であり、入力の変更が必要である、請求項１４記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１７】
前記薄肉予測がサイズΔｔｆの第１充填ステップ及びサイズΔｔＴの温度ステップを含む、請求項１３記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１８】
伝導及び対流項に関して、時間ステップサイズΔｔが次の方程式（１）：
【数１】
2004517392.tif 000005
（式中、αは温度拡散率、
Δｚは厚さ（又はｚ）方向のメッシュサイズ、
νｘはｘ流れ方向の速度、
Δｘはｘ流れ方向のメッシュサイズ、
νｙはｙ流れ方向の速度、
Δｙはｙ流れ方向のメッシュサイズ、
ρは密度、
Ｃｐは比熱、
Ａ、Ｂ、ＣはＰｏｗｅｒ  Ｌａｗ粘度モデルの係数、
γは剪断速度、
Ｔは樹脂温度である。）
で定義される、請求項１７記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項１９】
粘稠加熱項に関して、時間ステップが次の方程式（２）：
【数２】
2004517392.tif 000006
（式中、αは温度拡散率、
Δｚは厚さ（又はｚ）方向のメッシュサイズ、
νｘはｘ流れ方向の速度、
Δｘはｘ流れ方向のメッシュサイズ、
νｙはｙ流れ方向の速度、
Δｙはｙ流れ方向のメッシュサイズ、
ρは密度、
Ｃｐは比熱、
Ａ、Ｂ、ＣはＰｏｗｅｒ  Ｌａｗ粘度モデルの係数、
γは剪断速度、
Ｔは樹脂温度である。）
で表される、請求項１７記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２０】
温度を計算し、圧力を計算する、請求項１７記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２１】
前記圧力の収束をモニターする、請求項２０記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２２】
前記圧力が収束し終わっていれば、システムが温度収束についてモニターする、請求項２１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２３】
前記温度の収束をモニターする、請求項２０記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２４】
前記温度が収束し終わっていれば、システムが温度ステップのすべてが解を得ているか否かモニターする、請求項２３記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２５】
温度ステップのすべてが解を得ているわけではなければ、次の温度ステップを処理する、請求項２４記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２６】
温度ステップのすべてが解を得ていれば、システムは金型が充填され終わっているか否かモニターする、請求項２５記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２７】
金型が充填され終わっていなければ、次の充填ステップを処理する、請求項２６記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２８】
金型が充満状態であれば、プロセスは続けて後処理を行い、結果をコンピュータに書き込み、保存する、請求項２６記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項２９】
前記流動学的劣化データベース（１２）を、選択された材料についての実験上の流動学的劣化データ（１８）で拡大する、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項３０】
試験すべき材料を選択し、
その選択材料の粘度を測定し、
材料の複数部分を種々の剪断速度で予備剪断し、
予備剪断材料の粘度を測定し、
予備剪断材料と材料との粘度比を計算して材料への予備剪断の効果を検出することによって、
流動学的劣化データベース（１２）の一部を拡大する、請求項２９記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項３１】
試験すべき材料を選択し、
その選択材料の粘度を測定し、
材料の複数部分を種々の温度に加熱し、
加熱部分の粘度を測定し、
加熱材料と材料との粘度比を計算して材料への温度の効果を検出することによって、
流動学的データベース（１２）の一部を発生する、請求項２９記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項３２】
前記機械的劣化データベース（１４）を、選択された材料についての実験上の機械的劣化データ（２０）で拡大する、請求項１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項３３】
試験すべき材料を選択し、
その選択材料の局部的剪断及び温度挙動を計算し、
挙動情報に基づいて広い試験範囲をカバーする試験条件を選択し、
選択された試験条件下でサンプル部品を作成し、
サンプル部品に衝撃試験を行い、
サンプル部品に引張試験を行うことによって、
機械的劣化データベース（１４）の一部を発生する、請求項３１記載のシミュレーションシステム（１０）。
【請求項３４】
モデルをインポートし、
製造材料を入力し、
加工条件を入力し、
選択された材料についての流動学的劣化データをインポートし、
選択された材料についての機械的劣化データをインポートし、
プロセスウィンドウを発生し、
薄肉予測を発生し、
薄肉予測をプロセスウィンドウと比較する
工程を含む、製造部品についての性能予測を発生する方法。
【請求項３５】
前記モデルをインポートする工程が、
部品モデルを発生し、
部品モデルを離散化する
工程を含む、請求項３４記載の性能予測を発生する方法。
【請求項３６】
前記製造材料を入力する工程が、
充填時間を入力し、
金型温度を入力し、
樹脂メルト温度を入力する
工程を含む、請求項３４記載の性能予測を発生する方法。
【請求項３７】
前記製造材料を入力する工程が、ポリマー、金属及びセラミックスからなる群から選択される、請求項３４記載の性能予測を発生する方法。
【請求項３８】
前記選択された材料についての流動学的劣化データをインポートする工程が、流動学的劣化データベースから流動学的劣化データをインポートする工程を含む、請求項３４記載の性能予測を発生する方法。
【請求項３９】
試験すべき材料を選択し、
その選択材料の粘度を測定し、
材料の複数部分を種々の温度に加熱し、
加熱部分の粘度を測定し、
加熱材料と材料との粘度比を計算して材料への温度の効果を検出することによって、
流動学的データベースを発生する、請求項３８記載の性能予測を発生する方法。
【請求項４０】
試験すべき材料を選択し、
その選択材料の粘度を測定し、
材料の複数部分を種々の温度に加熱し、
加熱部分の粘度を測定し、
加熱材料と材料との粘度比を計算して材料への温度の効果を検出することによって、
流動学的データベースを発生する、請求項３８記載の性能予測を発生する方法。
【請求項４１】
前記選択された材料についての機械的劣化データをインポートする工程が、機械的劣化データベースから機械的劣化データをインポートする工程を含む、請求項３４記載の性能予測を発生する方法。
【請求項４２】
試験すべき材料を選択し、
その選択材料の局部的剪断及び温度挙動を計算し、
挙動情報に基づいて広い試験範囲をカバーする試験条件を選択し、
選択された試験条件下でサンプル部品を作成し、
サンプル部品に衝撃試験を行い、
サンプル部品に引張試験を行うことによって、
機械的データベースを発生する、請求項４１記載の性能予測を発生する方法。
【請求項４３】
モデルをインポートし、
製造材料を入力し、
加工条件を入力し、
選択された材料についての流動学的劣化データをインポートし、
選択された材料についての機械的劣化データをインポートし、
プロセスウィンドウを発生し、
薄肉予測を発生し、
薄肉予測をプロセスウィンドウと比較する
工程を含む、製造部品についての性能予測を発生する方法を実施するために、コンピュータにより実行可能な命令のプログラムを実体的に具体化したコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項４４】
前記媒体がＲＡＭ、ＡＲＯＭ、ディスク、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤＲＯＭ、ＡＳＩＣ及びＰＲＯＭのうち少なくとも１つを含む、請求項４２記載の命令のプログラムを実体的に具体化したコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項４５】
モデルをインポートする手段、
製造材料を入力する手段、
加工条件を入力する手段、
選択された材料についての流動学的劣化データをインポートする手段、
選択された材料についての機械的劣化データをインポートする手段、
プロセスウィンドウを発生する手段、
薄肉予測を発生する手段、
薄肉予測をプロセスウィンドウと比較する手段
を含む、製造部品についての性能予測を発生する方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
本発明は、一般に製造部品に関し、特に製造部品、代表的には成形部品についての性能予測装置に関する。
【０００２】
【背景技術】
近年薄肉部品の需要がますます高まっている。部品コストの点から、より薄肉とする傾向が推進されている。材料が少なく、サイクル時間が短いことから、コスト意識の高い最終ユーザに薄肉用途が人気となっている。
【０００３】
薄肉成形部品の例としては、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ノートパソコン筐体などの小さな部品だけでなく、コンピュータモニター用の筐体のような大きな部品や自動車計器パネルのように大きな部品がある。
【０００４】
薄肉成形用途の開発における最も費用のかかる課題に、製造前の成形試作と、最終使用要件に合わせるために必要な成形用具の調整との２つがある。材料特性、薄肉部品幾何形状及び部品性能の相互作用の結果としてプロセスウィンドウ及び成形用具設計に不確定な要素がもちこまれる。
【０００５】
プラスチック射出成形業界におけるほとんどのプロセス及び成形用具設計者は、潜在的な試行錯誤なしに薄肉部品用の射出成形金型を設計するのがきわめて困難であることを理解しているが、同時に「薄肉」自体の明確な定義を創成し得ていない。最小壁厚がある値より小さいとき、その部品を薄肉であるとみなすと考える設計者がおり、一方各ゲートの充填距離と最小壁厚の比を基準とすべきだと考える設計者もいる。これらの定義は誤りではないが、部分的に正しいだけである。両基準とも成形する部品の寸法に依存しすぎており、用途の構造的必要条件を考慮していない。
【０００６】
この挑戦的な課題と関連した基本的なエンジニアリング力学を考慮すると、粘稠加熱、すなわち粘度と剪断速度の自乗の積が薄肉用途を射出成形プロセス及び成形用具設計分野でユニークなものとしていることが分かる。この粘稠加熱が運動量（力）バランスとエネルギー（温度）バランスを連関させている。樹脂温度の１０℃〜４０℃の上昇は、薄肉用途にとってはまれなことではない。
【０００７】
剪断速度の定義から、薄肉又は速い流量が高い剪断速度をもたらすであろうことが明らかである。しかし、別の機構でも等価な薄肉条件が発現する。すなわち、充填距離が長く流量がかなり低い通常の壁厚部品（かかる高い剪断速度を発生する可能性がある）の場合に、充填段階の間に瞬間凝固層の累積が発生するにつれて、薄肉条件が現われる。
【０００８】
通常の成形の場合、運動量方程式とエネルギー方程式との間には温度に依存する粘度を介して弱い連関があるにすぎない。したがって、設計者は圧力及び温度を順次に解決し、粘度計算のための温度フィールドを得ることができる。しかし、両方程式が粘稠加熱項を介して強く連関しており、運動量方程式で計算した剪断速度をエネルギー方程式にフィードバックすることになる、薄肉の場合に事態ははるかに複雑である。この強い連関現象が、数値薄肉性能予測装置の開発における技術的挑戦のコアである。ロバストな数値アルゴリズムなしには、かかる複雑な物理的系において圧力、剪断速度及び温度を正しく予測するのは不可能であり、これらの充填パラメータの正確な予測は、薄肉成形部品の破壊機構を予測するための必要条件である。
【０００９】
商業的な金型充填解析コードには、現在、薄肉部品の圧力、剪断速度及び温度に関する挙動を正確に予測する技術は存在しないが、これは破壊挙動を予測するための必要条件である。商業コードは、通常の壁厚を有する部品の挙動を予測するのに適切であるが、部分的な理由として、改良されたアルゴリズム、ソリューション連関及び安定性条件に欠けるため、薄肉部品の挙動を予測することはできない。
【００１０】
近年、数値シミュレーションを介して加工条件を反り又は収縮挙動に結びつけることに多大な研究が行われている。この研究は大部分、数値シミュレーションと実験データベースを組み合わせることにより、加工中に剪断及び熱劣化によりもたらされる破壊を予測することに集中している。
【００１１】
伝統的に、衝撃性能は３つの因子、すなわち応力状態、歪み速度及び温度に依存する。従来の成形により製造された部品の場合、これら３つの因子に基づく機械的衝撃理論で、信頼できる部品性能結果を得るのに十分である。しかし、完全充填を確実にするためには、薄肉部品の成形にはるかに高い射出速度及び射出圧力を必要とし、かかる高い射出速度及び圧力は従来の成形で用いられる加工パラメータの範囲外になる。これらの薄肉成形条件は部品にきわめて高い剪断速度を発生する可能性がある。粘稠加熱効果のため、温度は高剪断領域（例えばゲート近傍の区域）で急激に上昇し得る。代表的な温度上昇は４０℃のように大きくなり得る。薄肉成形時に材料が極端に高い剪断及び温度条件に遭遇するおそれがあるので、得られた部品は剪断劣化（すなわち高剪断）及び熱劣化（すなわち粘稠加熱）の両方をこうむる。剪断劣化及び熱劣化は潜在的に、薄肉部品の衝撃性能に影響する有意な因子となるおそれがある。したがって、薄肉用途用のロバストな信頼できる予測方法論は、応力状態、歪み速度及び温度のような伝統的因子に加えて、剪断劣化及び熱劣化の影響を組み入れる必要がある。
【００１２】
したがって、製造備品用の優れた性能予測装置が必要とされている。
【００１３】
【発明の概要】
製造部品についての性能予測を発生するシミュレーションシステムは、関連する材料についての流動学的劣化データを記憶する流動学的劣化データベースと、関連する材料についての機械的劣化データを記憶する機械的劣化データベースと、流動学的劣化データベース及び機械的劣化データベースに連結され、部分的に流動学的劣化データ及び機械的劣化データに基づいて、所定の幾何形状を有する個別材料についての所定加工条件下での部品性能予測を計算するコンピュータとを備える。
【００１４】
【定義】
本明細書で用いる用語「コンピュータ」は、特定の１セットの命令に応答するプログラム可能な装置を意味する。コンピュータは電子又はデジタル式とすることができる。実際の機械類、例えば配線、トランジスタ及び回路はハードウェアと言い、命令はソフトウェアと言う。ほとんどのコンピュータは代表的には、コンピュータが少なくとも一時的にデータ及びプログラムを記憶することを可能にするメモリー；コンピュータが永久的に大量のデータを保持することを可能にする大容量記憶装置（普通の大容量記憶装置にはディスクドライブ及びテープドライブがある）；データ及び命令をコンピュータに入れる入力装置、例えばキーボード又はマウス；コンピュータが行った仕事を人に見えるものにする出力装置、例えばディスプレイ、スクリーン、プリンタその他；並びに中央処理装置（ＣＰＵ）、すなわち命令を実行する要素を備える。これらの構成要素に加えて、多数の他の構成要素が組み込まれ、基本構成要素が互いに効率よく機能するのを可能にしている。例えば、ほとんどのコンピュータはデータをコンピュータのある部分から別の部分に伝送するバス（共通信号路）を有する。代表的なコンピュータの例を挙げると、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ミニコンピュータ、マルチユーザーコンピュータ、メインフレーム、スーパーコンピュータなどがある。
【００１５】
ここで用いる用語「データベース」は、編成されたデータの集積を意味する。データは通常コンピュータによる迅速なサーチ、検索ができるように編成されている。
【００１６】
ここで用いる用語「実験」は観察、経験又は試験から得られるか、それに基づいていることを意味する。
【００１７】
ここで用いる用語「インターネット」は、コンピュータの世界的なネットワークを意味する。
【００１８】
ここで用いる用語「イントラネット」は、代表的にはある組織、例えば会社に属するネットワークであって、情報の蓄積及び共有について適切な許可を持ったその組織の成員、従業員などだけがアクセス可能な、安全なネットワークを意味する。
【００１９】
ここで用いる用語「材料」は、ポリマー、金属又はセラミックを意味し、具体的にはシリコーン、ポリカーボネート、Ｃｙｃｏｌｏｙ（商標）、Ｌｅｘａｎ（商標）、アクリロニトリル−ブタジエン−スチレン（ＡＢＳ）又はマグネシウムが含まれるが、これらに限定されず、或いは成形部品、特に射出成形部品を製造するのに用いるあらゆる材料を意味する。
【００２０】
ここで用いる用語「媒体」（メディア）は、ＲＡＭ、ＡＲＯＭ、ディスク、ＤＶＤＲＯＭ、ＣＤＲＯＭ、ＡＳＩＣ、ＰＲＯＭ及び他の型式の記憶手段の少なくとも１つを意味する。
【００２１】
ここで用いる用語「ネットワーク」は、２つ以上のコンピュータを互いに結合したグループを意味する。種々の型式のネットワークがあり、例えばコンピュータが、代表的には同一建物内にあるなど地理的に互いに近い、構内ネットワーク（ＬＡＮ）や、コンピュータが遠く離れており、電話線又は無線で連結されている広域ネットワーク（ＷＡＮ）がある。これらの型式のほかに、異なる型式のネットワークのカテゴリーを明確にするのに以下の特徴を使用することもある。トポロジーはコンピュータシステムの幾何学的な配置である（共通トポロジーにはバス型、スター型及びリング型がある）、プロトコルはネットワーク上のコンピュータが通信するのに用いる規則と信号の共通セットを規定する（ＬＡＮ用の最もよく知られたプロトコルの一つをイーサネットＥｔｈｅｒｎｅｔと呼ぶ）。ネットワークは広義には、ピアツーピア又はクライエント／サーバーアーキテクチャいずれを用いるかで分類することができる。ネットワーク上のコンピュータはノードと呼ばれることもある。ネットワークにリソースを割り当てるコンピュータ又は装置はサーバーと呼ばれる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
図１に、製造部品、代表的には成形部品についての性能予測を発生するシミュレーションシステム１０を示す。このシミュレーションシステム１０は、代表的には成形法、特に射出成形により形成される、薄肉部品を製造するためのプロセスウィンドウを予測することのできる数値シミュレーションツールを提供する。シミュレーションシステム１０は、材料の流動学的及び機械的劣化挙動について創成された実験データを用いて、加工条件を部品の機械的特性及び破壊機構にリンクさせる。シミュレーションシステム１０は、長いプロセス開発サイクル時間をはかどらせ、薄肉製造業と関連した高価な成形工具コストを下げる。
【００２３】
説明の目的で、多くの場合シミュレーションシステム１０を射出成形法における解析に関連して記述する。これはシミュレーションシステム１０の適用の１例であるが、これに限定するものではない。実際、シミュレーションシステム１０は、様々な材料を用いる種々の製造方法に利用することができる。
【００２４】
シミュレーションシステム１０は、流動学的劣化データベース１２、機械的劣化データベース１４及びコンピュータ１６を備える。一般に、流動学的データベース１２は、関連した材料、代表的には材料ブレンドについての複数の流動学的データ１８を備え、機械的劣化データベース１４は、関連した材料、代表的には材料ブレンドについての複数の機械的劣化データ２０を備える。各データベース１２，１４は、コンピュータ１６に搭載したデータベースアプリケーション内に記憶することができる。或いは、コンピュータ１６を通信システムを介して、例えばネットワーク、すなわちインターネット又はイントラネットを介してデータベース１２，１４に連結してもよい。実際、データベース１２，１４両方を単一データベース内に生成できる。
【００２５】
動作時には、後で詳細に説明する通り、製造すべき、代表的には成形すべき物体の部品幾何形状２２をコンピュータ１６にインポートする。プロセス条件２４、例えば充填時間及び入口メルト温度をコンピュータ１６に入力する。関連する流動学的劣化データ１８及び機械的劣化データ２０を、図２に示し説明するようなアルゴリズムに利用して、圧力予測値、熱劣化予測値、剪断劣化予測値及び剪断加熱予測値などの部品予測値２６を発生する。
【００２６】
部品、例えば薄肉プラスチック部品についての製造予測を発生する方法を図２のフローチャートに示す。本発明では、通常、該方法をコンピュータ１６（図１）にアルゴリズムの形態で埋め込む。アルゴリズムは、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ、Ｂａｓｉｃ、ＭＡＴＬＡＢ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ、その他のプログラミング言語でプログラムすることができる。
【００２７】
フローチャート１００に示す方法はブロック１０２でスタートし、３つの予備工程、モデルのインポート工程１０４、製造材料の入力工程１０６及び加工条件の入力工程１０８を含む。
【００２８】
モデルのインポート工程１０４は、三次元物体のＣＡＤ部品モデルを発生する工程１１０と、部品モデルを離散化する（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅ）工程１１２を伴う。ＣＡＤ物体を離散化するのに通常ファセットを用い、ファセットは多数の市販ソフトウエアパッケージにより発生することができる。
【００２９】
最初に、ブロック１１０に示すように、製造すべき部品の三次元モデルを、代表的にはコンピュータ１６内の標準的ＣＡＤ設計プログラム、例えばＵｎｉｇｒａｐｈｉｃｓ（商標）又はＰｒｏＥｎｇｉｎｅｅｒ（商標）から、発生、インポート又はロードする。発生したモデルは、代表的には対象の部品を画定する表面又は立体からなる。
【００３０】
次に、ブロック１１２で、代表的には三次元モデルを有限要素メッシュなどで包絡することにより、三次元モデルを離散化する。このメッシュを発生するには、３Ｄ表面を三角形その他の形状の要素、すなわちファセットのメッシュに分解することのできる有限要素ソフトウエア又はグラフィックソフトウエアであれば、どのようなソフトウエアでも十分であり、例えばＰａｔｒａｎ（商標）、Ｉ−ＤＥＡＳ（商標）又はＨｙｐｅｒｍｅｓｈ（商標）がある。したがって、部品モデルは、部品モデル表面上のファセットからなる離散化された幾何形状表示として定義される。各ファセットの寸法が小さければ小さいほど、モデリングはより正確になる。最後に、離散化されたモデルをブロック１０４でシミュレーションシステム１０にインポートする。
【００３１】
次に、ブロック１０６で、製造材料を、代表的にはシステムユーザーが選択又は入力する。選択又は入力した材料は、流動学的及び機械的劣化データベース１２，１４内に関連する流動学的及び機械的データ１８，２０を有する材料である。
【００３２】
次に、ブロック１０８で、加工条件を、代表的にはシステムユーザーが入力する。射出成形プロセスの加工条件は、例えば、充填時間／流量、金型温度及び樹脂メルト温度である。
【００３３】
次に、ブロック１１４で、選択材料と関連した流動学的劣化データ１８を流動学的劣化データベース１２からシミュレーションシステム１０にインポートする。
【００３４】
ブロック１１６で、選択材料と関連した機械的劣化データ２０を機械的劣化データベース１４からシミュレーションシステム１０にインポートする。
【００３５】
ブロック１１８で、機械的劣化データ２０及び流動学的劣化データ１８を用いて、コンピュータ１６によりプロセスウィンドウ５０を発生する。
【００３６】
ブロック１２０で、薄肉予測を行う。ブロック１２２で、コンピュータ１６は薄肉予測をプロセスウィンドウ５０と比較する。予測がプロセスウィンドウ５０内に入るならば、シミュレーションは完全であり、部品設計は適合であり、プロセスはブロック１２４で終了する。しかし、予測がプロセスウィンドウ５０から外れる場合には、部品設計又は加工条件は不適合で、プロセスはブロック１２６に進み、そこで入力を変更し、その後プロセスがブロック１０２で再スタートする。
【００３７】
図２のブロック１２０で薄肉予測を発生する過程を図３のフローチャート１５０でさらに詳細に説明する。破壊挙動を予測するための必要条件である、薄肉部品における圧力、剪断速度及び温度を正確に予測するために、以下の独特なロバストな数値アルゴリズムを開発し、この性能予測装置の金型充填解析部分に組み込んだ。まず最初、サイズΔｔｆの充填ステップをブロック１５２で処理する。次に、サイズΔｔＴの温度ステップをブロック１５４で処理する。これらの時間ステップのサイズは以下の先進の数値アルゴリズムに基づいて定める。射出成形のような低慣性問題についての運動量方程式には時間依存項がないので、この方程式を解くのに必要な安定性基準はない。充填時間ステップを十分小さく維持して、コードが部品幾何形状を表す有限要素メッシュにおける各ノードについて充填時間を差別化することができるようにする、ことだけが必要である。しかし、過渡エネルギー方程式の場合、不安定解を避けるために、伝導、対流及び粘稠加熱項についての包括的な数値安定性条件を開発し、コードに組み込まなければならない。
【００３８】
伝導及び対流項に関して、時間ステップサイズΔｔは次の方程式（１）で表される。
【００３９】
【数３】
2004517392.tif 000003
【００４０】
粘稠加熱項に関して、この時間ステップは次の方程式（２）で表される。
【００４１】
【数４】
2004517392.tif 000004
【００４２】
式中、αは温度拡散率、
Δｚは厚さ（又はｚ）方向のメッシュサイズ、
νｘはｘ流れ方向の速度、
Δｘはｘ流れ方向のメッシュサイズ、
νｙはｙ流れ方向の速度、
Δｙはｙ流れ方向のメッシュサイズ、
ρは密度、
Ｃｐは比熱、
Ａ、Ｂ、ＣはＰｏｗｅｒ  Ｌａｗ粘度モデルの係数、
γは剪断速度、
Ｔは樹脂温度である。
【００４３】
上記方程式に基づいて計算する最小の時間ステップは、過渡計算時に使用するように選択しなければならない。
【００４４】
初期には、運動量方程式についての時間ステップのサイズを必ず、２つのステップサイズのうち小さい方である、温度方程式についてのサイズと同じになるように設定する。しかし、これら２つの方程式を一層効率よく解くのに、２つの方程式に異なる時間ステップサイズを用いることができる、多段階アルゴリズムを使用できる。また、エネルギー方程式における時間ステップは空間依存性である。全ドメインの温度を解くのに最小の時間ステップを用いるのは効率的でない。したがって、空間依存性時間ステップアルゴリズムに基づくドメイン分解技術及びドメイン間の同期スキームを用いてＣＰＵ時間をさらに短縮することができる。
【００４５】
図３のフローチャート１５０に戻ると、ブロック１５６で温度を計算する。次にブロック１５８で圧力を計算する。もう一つの重要な問題はこれら２つの解フィールド、すなわち圧力と温度との数値カップリングである。圧力解決システム内の非ニュートン流体（すなわち非線形方程式）を取り扱うための通常の反復ステップに加えて、圧力及び温度解決システム間の反復を介しての完全カップリングを実現しなければならない。この場合も、次の時間ステップに移る前に、カップリングの収束を達成しなければならない。
【００４６】
ブロック１６０で圧力の収束をチェックする。圧力が収束していなければ、ブロック１５８で反復を継続する。圧力が収束していれば、プロセスは続いてブロック１６２で温度収束をチェックする。温度が収束していなければ、ブロック１５６で反復を継続する。温度が収束していれば、プロセスは続いてブロック１６４で温度ステップのすべてが解決されているか（解が出ているか）をチェックする（前述したように、温度ステップは充填ステップより小さいので）。温度ステップのすべてが解決されているわけではなければ、ブロック１５４で次の温度ステップを処理する。温度ステップのすべてが解決されていれば、プロセスは続いてブロック１６６で金型が充填され終わっているかをチェックする。金型が充填され終わっていなければ、ブロック１５２で次の充填ステップを処理する。金型が充満状態であれば、プロセスは続いてブロック１６８での後処理に進み、そこで結果を書き込み、保存する。
【００４７】
安定性の条件及び先進の解カップリング方法、例えば多段階及びドメイン分解を含めて、これらのロバストな数値アルゴリズムなしでは、すべてのうちで最もやっかいな現象である粘稠加熱現象を含む薄肉成形条件を正確に予測することは不可能であろう。
【００４８】
流動学的劣化データベース１２（図２）を、代表的には一連の試験を通して、選択した材料についての実験上の流動学的劣化データ１８で拡大する。薄肉用途に用いる材料の流動学的特性は、かかる部品を作成するのに必要な加工条件により悪影響を受けるため、材料の流動学的性能を薄肉射出成形加工パラメータとリンクする関係を開発することが重要である。
【００４９】
代表的な薄肉射出成形条件下で、名目壁厚１ｍｍの部品は、金型を充填するには、きわめて低粘度の材料を大きな射出圧力で使用しなければならない。この状況を打開するために、成形業者はしばしば、バレル温度を推奨範囲より３０−６５℃高い温度に上げることにより材料の粘度を下げることを試みている。この結果、材料の高レベルの分子崩壊が生じ、部品の破壊が生じる。その上、これらは代表的にはかつては名目壁厚２−３ｍｍとなるように設計されていた部品であるので、成形業者は必要より大きなバレル容量の成形機を使用している。本質的に、標準バレルの容量は、薄肉部品に必要なショット量（体積）に対して大きすぎる。この結果として、バレル内での材料滞留時間が長すぎる。長い滞留時間と流れを促進するために用いられる高い温度との組み合わせが原因で、材料が、熱劣化と分類できる挙動にて、一層速く劣化する。
【００５０】
問題を複雑にする第２の型式の劣化は剪断劣化である。薄肉成形成形で観察される代表的な剪断速度は、金型を充填するのにしばしば必要とされる高い射出速度と射出圧力のため、１０００００毎秒のように高くなりうる。かかる剪断速度でも、不可逆的な分子崩壊が起こりうる。
【００５１】
従来の研究から、熱−機械劣化による溶融粘度の減少は衝撃性能の低下が見られる温度より低い温度で起こることが分かっている。したがって、粘度データを用いて、ポリマー材料の加工温度上限の控えめな推定値を得ることができる。
【００５２】
流動学的劣化データベース１２用の流動学的データ１８を発生する方法を図４に示す。
【００５３】
ブロック２００で、システムユーザーは試験すべき材料を選択する。次に、ブロック２０２で選択材料の粘度を測定する。材料ブレンドの粘度は、細管レオメータを用いて測定できる。次に、ブロック２０４で、材料の複数部分を種々の剪断速度で予備剪断する。材料の部分を細管レオメータに異なる剪断速度で通すことにより材料を予備剪断することができ、次いでブロック２０６で予備剪断材料の粘度を測定し、処理前の材料と比較する。ブロック２０６で材料部分の粘度比を計算する。粘度比は、［予備剪断した材料の粘度］／［未処理材料の粘度］の比として定義される。最後に、ブロック２０８で、選択材料に与える予備剪断の効果について判断を下す。（ある剪断速度範囲における）材料の粘度比が１．０から著しく、すなわち１５％以上外れているならば、その材料は予備剪断効果により劣化している。粘度比が１．０から著しく外れていなければ、その材料は予備剪断効果により劣化していない。これらの測定から発生した流動学的データ１８を選択材料について流動学的データベース１２に入力する。
【００５４】
流動学的劣化データベース１２用の流動学的データ１８を発生する方法を図５に示す。
【００５５】
ブロック２２０で、システムユーザーは試験すべき材料を選択する。次に、ブロック２２２で選択材料の粘度を測定する。材料ブレンドの粘度は、細管レオメータを用いて測定できる。次に、ブロック２２４で、材料の複数部分を種々の温度に加熱し、保持し、次いでブロック２２６で加熱材料の粘度を測定し、処理前の材料の粘度と比較する。ブロック２２６で材料部分の粘度比を計算する。最後に、ブロック２２８で、選択材料に与える加熱の効果について判断を下す。（ある温度範囲における）材料の粘度比が１．０から著しく、すなわち１５％以上外れているならば、その材料は温度効果により劣化している。粘度比が１．０から著しく外れていなければ、その材料は温度効果により劣化していない。これらの測定から発生した流動学的データ１８を選択材料について流動学的データベース１２に入力する。
【００５６】
試験で、２つのＰＣ／ＡＢＳブレンド、すなわちＩＰ１０００（商標）及びＭＣ５４００（商標）を調べた。流動学的性能への熱劣化の影響を理解するために、細管レオメータで考察を行った。すなわち、材料をある温度に所定時間期間保持した後、粘度曲線を測定する。その結果、材料の流動学的性能に与える時間−温度空間の効果を研究し、材料の熱劣化を評価した。材料の性能への剪断劣化の影響を理解するために、材料を高い剪断速度（８０００〜２３０００毎秒）で予備剪断し、次いでその流動学的性能を測定した。これにより、分子劣化が観察された臨界剪断速度を決定することができる。
【００５７】
調査した２つのブレンドについての図６及び図７の実験データが示すように、粘度は樹脂の予備剪断による影響をほとんど受けない。予備剪断した材料の粘度／未処理材料の粘度の比として定義される粘度比は、１．０から著しく外れない。しかし、図８及び図９に示すように、粘度は保持時間及び加工温度の変化により有意な影響を受ける。したがって、これらの材料では、主たる材料劣化効果は熱劣化（高温と長い滞留時間との併合効果）に由来し、剪断劣化は二次的な効果である。
【００５８】
先に説明した流動学的データは、図１０に示すプロセスウィンドウ５０における熱的条件の上限を与える。このＰＣ／ＡＢＳブレンドＭＣ５４００（商標）の場合、加工温度の上限は２９０℃であり、この温度より上では、有意な熱劣化が起こりうる。材料劣化を避けるためには、加工条件がこの加工温度より下に留まらなければならない。材料劣化（流動学的）に対するこの温度限界を、この材料について、流動学的劣化データベース１２に記録する。試験材料が予備剪断により大きく影響されるならば、プロセスウィンドウ５０が分子劣化が生じる測定された臨界剪断速度を表示し、これが流動学的劣化データベース１２に記録される。
【００５９】
機械的劣化データベース１４（図２）を、代表的には一連の試験を通して、選択した材料についての実験上の機械的劣化データ２０で拡大する。薄肉用途に用いる材料の機械的特性は、かかる部品を作成するのに必要な加工条件により悪影響を受けるため、材料の機械的性能を薄肉射出成形加工パラメータとリンクする関係を開発することが重要である。
【００６０】
剪断と破壊との相関関係の開発は、衝撃実験及び実験条件の数値シミュレーション両方に基づく。実験は破壊歪みをもたらし、一方コンピュータシミュレーションは、以下に説明するように、剪断速度及び温度フィールドを生成した。
【００６１】
機械的劣化データベース１４用の機械的データ２０を発生する方法を図１１に示す。
【００６２】
ブロック３００で、システムユーザーは試験すべき材料を選択する。次に、ブロック３０２で局部的剪断及び温度挙動を調べる。局部的剪断及び温度挙動を直接表示するのに加工パラメータを用いることはできず、したがって、非等温金型充填解析ツールを用いて計算を行い、剪断及び温度情報を得る。前述したように、商業的金型充填解析コードは、薄肉部品についての圧力、剪断速度及び温度を正確に予測することができない。したがって、前述した数値アルゴリズム、ソリューション連関及び安定性の条件をこの性能予測装置の金型充填解析部分に組み込んであり、加工パラメータを計量するために、これらを用いて局部的剪断及び熱挙動を予測する。ブロック３０４で、挙動情報に基づいて、臨界剪断速度（延性から脆性への移行点）の両側のサンプルを含む十分広い試験範囲をカバーするように、試験サンプルを選択する。
【００６３】
次にブロック３０６で、メルト温度、金型温度、充填時間及び部品幾何形状（或いは形状の厚さ）を変えることにより、ブロック３０４で求められたような種々の加工条件下でサンプル部品を作成する。ブロック３０８で、サンプル部品に衝撃試験を行う。種々の剪断速度に対応する種々の領域にてサンプル部品からプラックを切り出す。最後にブロック３１０で、サンプル部品に引張試験を行う。引張試験からその材料についての応力−歪み曲線が得られ、破壊点を定める。これらの試験から発生した機械的データ２０を選択材料について機械的劣化データベース１４に入力する。
【００６４】
図１２に示すように、部品幾何形状及び部品位置の変動が、局部剪断速度の変動につながる。したがって、試験部品の引張試験部分（図１３に示す）及びディスク衝撃部分（図１４に示す）を、局部剪断速度のこの広い変動をもたらすように、選択しなければならない。
【００６５】
試験で、モニター筐体用途によく用いられるＰＣ／ＡＢＳ材料、Ｃｙｃｏｌｏｙ（商標）を調べた。メルト温度、充填（射出）時間及び冷却時間がここで考慮する３つの加工パラメータである。しかし、前述したように、局部的剪断及び熱挙動を直接表示するのにこれらの加工パラメータを用いることができず、したがって、前述した先進の数値アルゴリズム、ソリューション連関及び安定性の条件を用いる非等温金型充填解析ツールを用いて計算を行い、剪断及び温度情報を得る。統計的な実験計画法（ＤＯＥ）技術を用いて、衝撃性能をこの剪断速度及び熱履歴データに関係させる「伝達関数」を発生する。
【００６６】
２つの壁厚（１ｍｍ及び２ｍｍ）を考える。ＤＯＥを用いて合計４４の実験（レプリカを含む）を同定する。かかる伝達関数が得られることから、設計エンジニアは、金型充填コンピュータシミュレーションにより発生した剪断速度及び温度を用いて、機械的不良パラメータの機械的劣化データベース１４を発生することができる。今や加工パラメータの効果が全解析方法論に組み込まれていることを認識することが重要である。
【００６７】
図１５に含まれる異なる場合についての実験結果は、すべての曲線が同じオリジナル応力−歪みパスに追従することを示しており、これは、壁厚がどうであろうと、或いは部品内の位置がどこであろうと、材料特性及び変形は同じであることを示唆している。しかし、終点は異なり、このことは材料の破壊機構が壁厚及び位置に応じて異なることを示唆している。したがって、加工は材料特性に影響しないが、材料の破壊機構には影響する。
【００６８】
実験データは、一旦剪断速度が臨界剪断値を通過すると、衝撃性能又は歪み速度が急速に劣化することを示している。このＰＣ／ＡＢＳブレンドについて、臨界剪断速度は図１６に示すように２３０００毎秒である。臨界剪断速度より下では、この材料製の部品の破壊機構は延性である。しかし、この臨界剪断速度より上では、延性から脆性への移行が起こる。この重要な知見は、機械的性能と加工条件とのリンクを証明している。
【００６９】
前述した流動学的データは、図１７に示すプロセスウィンドウにおける熱的条件の上限を与える。前述したように、このＰＣ／ＡＢＳブレンドの場合、加工温度の上限は２９０℃である。図１５及び図１６から求められるように、剪断速度の上限は２３０００毎秒である。この剪断速度より上では、剪断に誘起された機械的劣化が起こりうる。材料劣化及び脆性破壊を避けるためには、加工条件が図１７の左下領域に留まらなければならない。これらの２つの限界、すなわち機械的性能（破損歪み）に対する剪断限界と材料劣化（流動学的）に対する温度限界とがシミュレーションシステム１０（図１）に組み込まれている。
【００７０】
シミュレーションシステム１０は、充填中に、計算された流動学的劣化データ１８及び機械的劣化データ２０を用いて、それぞれの部品幾何形状及び成形用具設計について、どの領域が脆性破壊をこうむると予測されるかを正確に指摘することができる。
【００７１】
以上、本発明のいくつかの特徴だけを図示し、説明したが、当業者には種々の変更や改変が想起できるであろう。したがって、特許請求の範囲はこれらの変更例や改変例もすべて本発明の要旨の範囲内に入るものとして包含すると理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
製造部品についての性能予測装置を示す線図である。
【図２】
本発明の一実施形態に係る方法工程を示すフローチャートである。
【図３】
薄肉予測アルゴリズムの一実施形態に係る方法工程を示すフローチャートである。
【図４】
流動学的劣化データベース内に流動学的データを発生する一実施形態に係る方法工程を示すフローチャートである。
【図５】
流動学的劣化データベース内に流動学的データを発生する別の実施形態に係る方法工程を示すフローチャートである。
【図６】
粘度比に対する予備剪断速度及び加工温度の効果を示す比較グラフである。
【図７】
粘度比に対する予備剪断速度及び加工温度の効果を示す比較グラフである。
【図８】
粘度比に対する滞留時間及び加工温度の効果を示す比較グラフである。
【図９】
粘度比に対する滞留時間及び加工温度の効果を示す比較グラフである。
【図１０】
流動学のみに基づくプロセスウィンドウの図である。
【図１１】
機械的劣化データベース内に機械的データを発生する一実施形態に係る方法工程を示すフローチャートである。
【図１２】
本発明の一実施形態に係る種々の試験プラックを示す図である。
【図１３】
引張試験を得られる応力−歪み曲線とともに示す線図である。
【図１４】
衝撃試験を得られる脆性及び延性破壊試験片とともに示す線図である。
【図１５】
材料挙動に対する加工の効果を示す応力−歪み曲線のグラフである。
【図１６】
材料破壊に対する加工の効果を示すグラフである。
【図１７】
選択された材料についてのプロセスウィンドウの図である。
【符号の説明】
１０  シミュレーションシステム
１２  流動学的劣化データベース
１４  機械的劣化データベース
１６  コンピュータ
１８  流動学的劣化データ
２０  機械的劣化データ
２２  幾何形状
２４  加工条件
５０  プロセスウィンドウ
【図１】
2004517392.tif 000007
【図２】
2004517392.tif 000008
【図３】
2004517392.tif 000009
【図４】
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【図５】
2004517392.tif 000011
【図６】
2004517392.tif 000012
【図７】
2004517392.tif 000013
【図８】
2004517392.tif 000014
【図９】
2004517392.tif 000015
【図１０】
2004517392.tif 000016
【図１１】
2004517392.tif 000017
【図１２】
2004517392.tif 000018
【図１３】
2004517392.tif 000019
【図１４】
2004517392.tif 000020
【図１５】
2004517392.tif 000021
【図１６】
2004517392.tif 000022
【図１７】
2004517392.tif 000023
【国際公開パンフレット】
2004517392.tif 000024
2004517392.tif 000025
2004517392.tif 000026
2004517392.tif 000027
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004517392.tif 000067
2004517392.tif 000068
【国際調査報告】
2004517392.tif 000069
2004517392.tif 000070
2004517392.tif 000071