Evaluierung des Einsatzes von Spritzgießsimulation zur Vorhersage der Maßstreuungen von Kunststoffformteilen

Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und HabilitationsschriftenMasterarbeit

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Evaluierung des Einsatzes von Spritzgießsimulation zur Vorhersage der Maßstreuungen von Kunststoffformteilen. / Schedler, Martin.
2024.

Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und HabilitationsschriftenMasterarbeit

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title = "Evaluierung des Einsatzes von Spritzgie{\ss}simulation zur Vorhersage der Ma{\ss}streuungen von Kunststoffformteilen",
abstract = "Das Spritzgie{\ss}en stellt einen diskontinuierlichen Prozess dar, der es erm{\"o}glicht, gut reproduzierbare Kunststoffformteile kosteng{\"u}nstig in Serie zu fertigen. Aufgrund von Schwankungen verschiedenster Einflussgr{\"o}{\ss}en sind die Schwindung und der Verzug sowie die damit verbundene Ma{\ss}haltigkeit eines Kunststoffformteils nur sehr schwer vorherzusagen. Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, die Vorhersagbarkeit der Ma{\ss}streuung von Spritzgussbauteilen durch die Spritzgusssimulation zu evaluieren. Dabei wurde eine Vielzahl von Einflussgr{\"o}{\ss}en im Bereich des Prozesses, des Materials, der Umwelt, des Werkzeugs, der Messtechnik und der Maschine betrachtet. Insbesondere sollte die Schwankungsbreite der Einflussgr{\"o}{\ss}en aufgezeigt und ihr Einfluss auf die Ma{\ss}haltigkeit untersucht werden. In dieser Arbeit wurden knapp 60 potenziell ma{\ss}haltigkeitsrelevante Einflussgr{\"o}{\ss}en analysiert. Neben einer ausf{\"u}hrlichen Literaturrecherche, Gespr{\"a}che mit Experten sowie Einzeluntersuchungen wurden auch Screening-Versuche durchgef{\"u}hrt, um die signifikanten Einflussgr{\"o}{\ss}en sowie ihre Schwankungsbreite zu bestimmen. Mittels der Monte-Carlo-Methode wurden alle signifikanten Einflussgr{\"o}{\ss}en anhand ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit und Schwankungsbreite betrachtet und so realit{\"a}tsnah wie m{\"o}glich in die Spritzgusssimulation integriert. F{\"u}r die Berechnungen wurde die Spritzgusssimulationssoftware Autodesk Moldflow{\textregistered} Insight 2023 (AMI) (Autodesk Inc., USA) verwendet, w{\"a}hrend die damit ermittelten Verzugsgeometrien mit Hilfe der messtechnischen Analysesoftware GOM Inspect 2020 (Carl Zeiss GOM Metrology GmbH, Deutschland) ausgewertet wurden. Das Simulationsergebnis wurde mit den Messungen des ausgew{\"a}hlten Artikels w{\"a}hrend einer 14-monatigen Serienproduktion verglichen. Zus{\"a}tzlich wurde die Herstellbarkeit der geforderten Formteiltoleranzen mit Hilfe der DIN ISO 20457 evaluiert. Die vorhersagten Ma{\ss}streuungen zeigten {\"u}ber k{\"u}rzere Zeitr{\"a}ume {\"A}hnlichkeiten mit den Serienmesswerten, wobei die Schwindung in der Simulation etwas {\"u}bersch{\"a}tzt wurde. Im Gesamtzeitraum traten in der Praxis allerdings Messwertspr{\"u}nge auf, die nicht nachvollzogen werden konnten. Der Vergleich mit der DIN ISO 20457 zeigte, dass die Serienmesswerte gut mit der Toleranz harmonierten, sich also alle gemessenen Daten in der Toleranz der jeweiligen Pr{\"u}fmerkmale befanden. Auf Basis der Simulationen wurde mittels Minitab (Minitab GmbH, USA) und STASA QC (STASA Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH, Deutschland) ein lineares bzw. nichtlineares Prozessmodell zur mathematischen Beschreibung der Ma{\ss}streuungen erstellt, die bei der Validierung eine hohe Korrelation zu den Simulationsergebnissen als auch zueinander zeigten. Abschlie{\ss}end wurden diverse Verbesserungspotentiale hinsichtlich Einflussgr{\"o}{\ss}en und Spritzgie{\ss}simulation aufgezeigt, um die Vorhersagegenauigkeit von Ma{\ss}streuungen erh{\"o}hen zu k{\"o}nnen.",
keywords = "Kunststoff, Spritzguss, Spritzgusssimulation, Prozess, Ma{\ss}haltigkeit, Moldflow, Materialparameter, Prozessmodell, Toleranz, Monte Carlo, Versuchsplanung, Screening, Schwindung, Verzug, St{\"o}rgr{\"o}{\ss}en, Plastics, Injection moulding, Injection moulding simulation, Process, Dimensional accuracy, Moldflow, Material parameters, Process model, Tolerance, Monte Carlo, Design of experiments, Screening, Shrinkage, Warpage, Disturbance variables",
author = "Martin Schedler",
note = "gesperrt bis 30-01-2029",
year = "2024",
language = "Deutsch",
school = "Montanuniversit{\"a}t Leoben (000)",

}

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TY - THES

T1 - Evaluierung des Einsatzes von Spritzgießsimulation zur Vorhersage der Maßstreuungen von Kunststoffformteilen

AU - Schedler, Martin

N1 - gesperrt bis 30-01-2029

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - Das Spritzgießen stellt einen diskontinuierlichen Prozess dar, der es ermöglicht, gut reproduzierbare Kunststoffformteile kostengünstig in Serie zu fertigen. Aufgrund von Schwankungen verschiedenster Einflussgrößen sind die Schwindung und der Verzug sowie die damit verbundene Maßhaltigkeit eines Kunststoffformteils nur sehr schwer vorherzusagen. Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, die Vorhersagbarkeit der Maßstreuung von Spritzgussbauteilen durch die Spritzgusssimulation zu evaluieren. Dabei wurde eine Vielzahl von Einflussgrößen im Bereich des Prozesses, des Materials, der Umwelt, des Werkzeugs, der Messtechnik und der Maschine betrachtet. Insbesondere sollte die Schwankungsbreite der Einflussgrößen aufgezeigt und ihr Einfluss auf die Maßhaltigkeit untersucht werden. In dieser Arbeit wurden knapp 60 potenziell maßhaltigkeitsrelevante Einflussgrößen analysiert. Neben einer ausführlichen Literaturrecherche, Gespräche mit Experten sowie Einzeluntersuchungen wurden auch Screening-Versuche durchgeführt, um die signifikanten Einflussgrößen sowie ihre Schwankungsbreite zu bestimmen. Mittels der Monte-Carlo-Methode wurden alle signifikanten Einflussgrößen anhand ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit und Schwankungsbreite betrachtet und so realitätsnah wie möglich in die Spritzgusssimulation integriert. Für die Berechnungen wurde die Spritzgusssimulationssoftware Autodesk Moldflow® Insight 2023 (AMI) (Autodesk Inc., USA) verwendet, während die damit ermittelten Verzugsgeometrien mit Hilfe der messtechnischen Analysesoftware GOM Inspect 2020 (Carl Zeiss GOM Metrology GmbH, Deutschland) ausgewertet wurden. Das Simulationsergebnis wurde mit den Messungen des ausgewählten Artikels während einer 14-monatigen Serienproduktion verglichen. Zusätzlich wurde die Herstellbarkeit der geforderten Formteiltoleranzen mit Hilfe der DIN ISO 20457 evaluiert. Die vorhersagten Maßstreuungen zeigten über kürzere Zeiträume Ähnlichkeiten mit den Serienmesswerten, wobei die Schwindung in der Simulation etwas überschätzt wurde. Im Gesamtzeitraum traten in der Praxis allerdings Messwertsprünge auf, die nicht nachvollzogen werden konnten. Der Vergleich mit der DIN ISO 20457 zeigte, dass die Serienmesswerte gut mit der Toleranz harmonierten, sich also alle gemessenen Daten in der Toleranz der jeweiligen Prüfmerkmale befanden. Auf Basis der Simulationen wurde mittels Minitab (Minitab GmbH, USA) und STASA QC (STASA Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH, Deutschland) ein lineares bzw. nichtlineares Prozessmodell zur mathematischen Beschreibung der Maßstreuungen erstellt, die bei der Validierung eine hohe Korrelation zu den Simulationsergebnissen als auch zueinander zeigten. Abschließend wurden diverse Verbesserungspotentiale hinsichtlich Einflussgrößen und Spritzgießsimulation aufgezeigt, um die Vorhersagegenauigkeit von Maßstreuungen erhöhen zu können.

AB - Das Spritzgießen stellt einen diskontinuierlichen Prozess dar, der es ermöglicht, gut reproduzierbare Kunststoffformteile kostengünstig in Serie zu fertigen. Aufgrund von Schwankungen verschiedenster Einflussgrößen sind die Schwindung und der Verzug sowie die damit verbundene Maßhaltigkeit eines Kunststoffformteils nur sehr schwer vorherzusagen. Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, die Vorhersagbarkeit der Maßstreuung von Spritzgussbauteilen durch die Spritzgusssimulation zu evaluieren. Dabei wurde eine Vielzahl von Einflussgrößen im Bereich des Prozesses, des Materials, der Umwelt, des Werkzeugs, der Messtechnik und der Maschine betrachtet. Insbesondere sollte die Schwankungsbreite der Einflussgrößen aufgezeigt und ihr Einfluss auf die Maßhaltigkeit untersucht werden. In dieser Arbeit wurden knapp 60 potenziell maßhaltigkeitsrelevante Einflussgrößen analysiert. Neben einer ausführlichen Literaturrecherche, Gespräche mit Experten sowie Einzeluntersuchungen wurden auch Screening-Versuche durchgeführt, um die signifikanten Einflussgrößen sowie ihre Schwankungsbreite zu bestimmen. Mittels der Monte-Carlo-Methode wurden alle signifikanten Einflussgrößen anhand ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit und Schwankungsbreite betrachtet und so realitätsnah wie möglich in die Spritzgusssimulation integriert. Für die Berechnungen wurde die Spritzgusssimulationssoftware Autodesk Moldflow® Insight 2023 (AMI) (Autodesk Inc., USA) verwendet, während die damit ermittelten Verzugsgeometrien mit Hilfe der messtechnischen Analysesoftware GOM Inspect 2020 (Carl Zeiss GOM Metrology GmbH, Deutschland) ausgewertet wurden. Das Simulationsergebnis wurde mit den Messungen des ausgewählten Artikels während einer 14-monatigen Serienproduktion verglichen. Zusätzlich wurde die Herstellbarkeit der geforderten Formteiltoleranzen mit Hilfe der DIN ISO 20457 evaluiert. Die vorhersagten Maßstreuungen zeigten über kürzere Zeiträume Ähnlichkeiten mit den Serienmesswerten, wobei die Schwindung in der Simulation etwas überschätzt wurde. Im Gesamtzeitraum traten in der Praxis allerdings Messwertsprünge auf, die nicht nachvollzogen werden konnten. Der Vergleich mit der DIN ISO 20457 zeigte, dass die Serienmesswerte gut mit der Toleranz harmonierten, sich also alle gemessenen Daten in der Toleranz der jeweiligen Prüfmerkmale befanden. Auf Basis der Simulationen wurde mittels Minitab (Minitab GmbH, USA) und STASA QC (STASA Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH, Deutschland) ein lineares bzw. nichtlineares Prozessmodell zur mathematischen Beschreibung der Maßstreuungen erstellt, die bei der Validierung eine hohe Korrelation zu den Simulationsergebnissen als auch zueinander zeigten. Abschließend wurden diverse Verbesserungspotentiale hinsichtlich Einflussgrößen und Spritzgießsimulation aufgezeigt, um die Vorhersagegenauigkeit von Maßstreuungen erhöhen zu können.

KW - Kunststoff

KW - Spritzguss

KW - Spritzgusssimulation

KW - Prozess

KW - Maßhaltigkeit

KW - Moldflow

KW - Materialparameter

KW - Prozessmodell

KW - Toleranz

KW - Monte Carlo

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KW - Plastics

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KW - Process

KW - Dimensional accuracy

KW - Moldflow

KW - Material parameters

KW - Process model

KW - Tolerance

KW - Monte Carlo

KW - Design of experiments

KW - Screening

KW - Shrinkage

KW - Warpage

KW - Disturbance variables

M3 - Masterarbeit

ER -