TY - THES

T1 - Reale und virtuelle Prozessoptimierung einer Spiegelantriebskomponente

AU - Luger, Hans-Jürgen

N1 - gesperrt bis null

PY - 2013

Y1 - 2013

N2 - Ziel dieser Arbeit war die Durchführung einer realen und virtuellen Optimierung des schon in Serie laufenden Spritzgießprozesses für eine Spiegelantriebskomponente im KFZ-Bereich, hergestellt von Magna Auteca AG, Weiz, Österreich. Die Optimierung sollte hinsichtlich Zykluszeit, Bauteilgewicht und definierten Abmessungen (acht Durchmesser, acht Ebenheitswerte, sechs gemittelte Durchmesser) mittels statistischer Versuchsplanung erfolgen (Varimos®) und eine robuste Prozesseinstellung ergeben. Dabei wurden die Werkzeugtemperatur, die Massetemperatur, der Staudruck, die Einspritzgeschwindigkeit, die Nachdruckhöhe, die Nachdruckzeit und die Restkühlzeit nach einem D-optimalen Versuchsplan an der Produktionsmaschine und in der Simulation variiert. Die Auswertung der Messergebnisse erfolgte mit dem Programm CQC® (Teil von Varimos®), wobei mittels multipler linearer Regression mathematische Zusammenhänge zwischen den Maschineneinstellgrößen und den Bauteilmerkmalen berechnet wurden. Für die Messung der Abmessungen wurde eine Koordinatenmessmaschine verwendet. Während für das Bauteilgewicht ein sehr gutes mathematisches Modell (R²=99,40 %) in CQC® berechnet wurde, wurden bei sieben Durchmessern und drei Ebenheiten nur unzureichende mathematische Modelle (R²

AB - Ziel dieser Arbeit war die Durchführung einer realen und virtuellen Optimierung des schon in Serie laufenden Spritzgießprozesses für eine Spiegelantriebskomponente im KFZ-Bereich, hergestellt von Magna Auteca AG, Weiz, Österreich. Die Optimierung sollte hinsichtlich Zykluszeit, Bauteilgewicht und definierten Abmessungen (acht Durchmesser, acht Ebenheitswerte, sechs gemittelte Durchmesser) mittels statistischer Versuchsplanung erfolgen (Varimos®) und eine robuste Prozesseinstellung ergeben. Dabei wurden die Werkzeugtemperatur, die Massetemperatur, der Staudruck, die Einspritzgeschwindigkeit, die Nachdruckhöhe, die Nachdruckzeit und die Restkühlzeit nach einem D-optimalen Versuchsplan an der Produktionsmaschine und in der Simulation variiert. Die Auswertung der Messergebnisse erfolgte mit dem Programm CQC® (Teil von Varimos®), wobei mittels multipler linearer Regression mathematische Zusammenhänge zwischen den Maschineneinstellgrößen und den Bauteilmerkmalen berechnet wurden. Für die Messung der Abmessungen wurde eine Koordinatenmessmaschine verwendet. Während für das Bauteilgewicht ein sehr gutes mathematisches Modell (R²=99,40 %) in CQC® berechnet wurde, wurden bei sieben Durchmessern und drei Ebenheiten nur unzureichende mathematische Modelle (R²

KW - injection molding

KW - Varimos

KW - CQC

KW - influence of process parameters

KW - injection molding simulation

KW - Design of Experiments

KW - DoE

KW - shrinkage

KW - Cadmould

KW - material data

KW - viscosity

KW - pvT

KW - thermal conductivity

KW - heat capacity

KW - robust process

KW - disturbance variables

KW - process optimization

KW - Spritzgießen

KW - Varimos

KW - CQC

KW - Spritzgießsimulation

KW - statistische Versuchsplanung

KW - Design of Experiments

KW - DoE

KW - Schwindung

KW - Cadmould

KW - Materialdaten

KW - Viskosität

KW - pvT

KW - Wärmeleitfähigkeit

KW - spezifische Wärmekapazität

KW - robuster Prozess

KW - Verarbeitungseinfluss

KW - Störgrößen

KW - Prozessoptimierung

M3 - Masterarbeit

ER -