Auf der Plast in Mailand (Italien) vom 29. Mai bis 1. Juni stellt Sigma Engineering, Aachen, die Technologie Sigmasoft Virtual Molding für Kunststoff- und Kautschukanwendungen vor. Sigmasoft Virtual Molding verwandelt […]
Auf der Plast in Mailand (Italien) vom 29. Mai bis 1. Juni stellt Sigma Engineering, Aachen, die Technologie Sigmasoft Virtual Molding für Kunststoff- und Kautschukanwendungen vor.
Sigmasoft Virtual Molding verwandelt den Computer in eine virtuelle Spritzgießmaschine, in der Bauteil, Werkzeug und Prozess ohne Verschwendung von Ressourcen entwickelt und bewertet werden können. Darüber hinaus muss die echte Spritzgießmaschine nicht für Trial-and-Error Versuche genutzt werden und steht auch in der Entwicklungsphase der Produktion zur Verfügung.
Bei konventionellen Ansätzen für Spritzgießsimulationen stellt der Benutzer eine Kombination aus Geometrien, Materialien und Prozesseinstellungen bereit und erhält ein Ergebnis für diesen spezifischen Punkt im Prozessfenster. (Abb.: Sigma Engineering)
In einer Zeit, in der Spritzgießanwendungen immer höheren Standards bezüglich Bauteilqualität sowie Kosten- und Zeiteffizienz entsprechen müssen, ist Virtual Molding eine gute Hilfe zum Finden der besten Lösung für ein bestimmtes Problem. Bis jetzt bestand die Spritzgießsimulation, wie auch der Prozess in der Realität, zumindest zum Teil aus Trial-and-Error. Der Benutzer stellt Material-, Geometriedaten und Prozesseinstellungen bereit, die Software liefert für diese Kombination an Vorgaben ein Ergebnis. Vor allem wenn die beste Lösung aus einer ungewöhnlichen Kombination der verschiedenen Parameter besteht, ist es jedoch unwahrscheinlich oder sehr zeitaufwändig, diese Lösung mittels Trial-and-Error zu finden.
Bei der Technologie Autonomous Optimization definiert der Benutzer, welche Details an seinem Bauteil oder Prozess optimiert werden sollen. Die Software liefert die dazu passenden Prozesseinstellungen. (Abb.: Sigma Engineering)
Dieses Problem wird mit der neuen Autonomous Optimization Technologie gelöst. Anstatt mehrere Ansätze zu testen reicht nun die Definition eines Ziels, z. B. minimaler Verzug, und der möglichen Freiheitsgrade von Materialen, Geometrien und Variablen aus – auf Basis dieser Daten berechnet die Software selbstständig die richtigen Parameter für das vordefinierte Ziel. Somit stellt diese neue Technologie den konventionellen Ansatz komplett auf den Kopf und ist in der Lage autonom die passenden Prozesseinstellungen zu bestimmen, sodass der Benutzer nach nur einer Berechnung das Prozessfenster für die Produktion festlegen kann.
