用于优化制造厚壁元件的注塑过程的计算机实施的方法技术

本发明专利技术提供一种用于在基于要预先给定的参数而参数化的模型的基础上优化制造厚壁元件的注塑过程的计算机实施的方法，其中在所述模型中反映具有元件几何结构的待制造元件，并且所述方法至少具有以下步骤：e)基于参数对预先给定的模型响应的相对影响来将一组参数设定为主特征参量，和f)设定主特征参量的参数值作为用于随后对模型进行优化的起始值，并且设定主特征参量的各自的容差范围，c)从来自步骤a)的起始值出发在各自的容差范围内在所追求的模型响应的值方面优化各个主特征参量的参数值，d)在注塑机处将来自步骤c)的优化的参数值设置为相应的起始参数值。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于在基于要预先给定参数而参数化的模型的基础上优化用于制造厚壁元件的注塑过程的计算机实施的方法。此外，本专利技术涉及一种相应的计算机程序， 该计算机程序在于计算单元上执行时执行所建议的方法。本专利技术尤其是用于提高制造例如光学元件的厚壁元件的热塑性塑料注塑过程的生产率。
技术介绍
由热塑性塑料或其它有机和无机塑料构成的、例如为了成像或对光成型(非成像) 的目的的光学透镜，目前在注塑方法中在引入不同的注塑特殊方法(例如注射模铸或对相应形状的动态温度控制)的条件下制造或开发。压铸是所有其它注塑过程的基础并且确实是最频繁使用的塑料处理方法。目前通常使用所谓的往复螺杆压铸机来作为注塑机，该往复螺旋压铸机大多数将颗粒形式的塑料从漏斗引入机器的螺杆导程中，分解和剪切。由此产生的摩擦热与从被加热的圆柱体输送的热结合负责相对均勻的熔体。该熔体在回缩的螺杆的尖顶之前聚集。在所谓的喷射阶段，往复螺杆压铸机的螺杆在背面液压地或者通过机械力被置于压力下。在此，熔体在高压力下，大多数在500和2000巴之间，通过回流阻挡机构(即按压在压铸工具上的喷嘴)、必要时通过热通道系统和浇铸通道挤压至成型空腔，即加热的压铸工具的所谓型腔。减小了的压力作为所谓的后压力还一直作用于熔体，直到连接(也称为浇铸)硬化或冻结。由此实现了 在冷却时产生的体积收缩可以基本上被平衡。这对于尺寸精确度和期望的表面质量来说是重要的。此后开始螺杆的旋转。通过这种方式为随后的成型件准备射出量。在这段时间期间，该成型件在工具中还可以冷却到芯中的材料也硬化为止。然后打开工具并且喷出制造好的元件。锁模力是相对于喷射和后压而紧闭相应的力。工具的空腔、即型腔确定待制造的元件的形状和表面结构。在压铸参数中，螺杆形廓也起着作用，其中螺杆是具有引入区、压缩区和卸载区的单线的三区螺杆，或者是大多数用于提高功率的阻挡螺杆或芯进动的PVC螺杆。为了仿真注塑过程，当今已经经常使用所谓的计算机辅助工程程序，简称CAE程序。但是CAE程序的焦点在于相应的装填过程，而不是在于循环时间的最小化或者用于在厚壁元件的多部件注塑时预测元件质量。除了这些CAE程序之外还存在能够对仿真计算参数化的程序。在此，参数化意味着一方面边界条件的改变，边界条件例如是熔化温度、工具温度、保压压力等，以及另一方面几何结构的改变。从而例如可以在多层注塑方法(Multi Layer注塑方法)中将相应的元件划分为多个层，这些层被先后或并行喷射。 这方面的细节参见 D5bler，Protte, Klinkenberg 的文献“Freie Fahrt fur weifies Licht-LED-Optiken”，其出现在 Kunststoffe 04/2009，83-86 页中。此外还可以参见 Strieker, Pillwein, Giessauf 的"Prazision im Fokus-SpritzgieBen optischer Formteile",其出现在Kunststoffe04/2009，30-34页上。通过参数化的可能性，可以检查和优化各个参数例如对冷却时间和元件质量的影响。流变模拟和商业优化器目前的组合是不足的。可以与优化器组合的其它CAE程序虽然可以反映温度特性，但是这仅有条件地在考虑各自的注塑过程情况下实现。此外，量化的结果仅有条件地转化到实践中，因为若干极大地影响冷却特性的参数目前不能被直接测量。此外已知很多用于光学透镜注塑的技术，这同样可以参见上述Mricker， Pillwein和Geissauf的文献。但是，注塑过程的优化目前还总是通过费事的所谓“反复试验”过程进行，该反复试验过程一般是昂贵和冗长的。由于对于厚壁元件来说需要最大20 分钟的极长的循环时间，因此“反复试验”尝试是非常耗费时间的。虽然仿真也可以类似地冗长，但是仿真可以自动化并且在计算过程运行期间不需要由人员来监视。在此只有预备和分析是需要很多人员的。^t T. S. Kwak ^A Jf ^"Application of neural network and computer simulation to improve surface profile of injection moulding optic lense，，中，作者描述了建立用于设计透镜的神经网络。但是，这是在所谓的“单层”方法中制造透镜。在此实施CAE程序以开发神经网络模型。在此的目标是将所需要的优化循环最小化。该公开文献的焦点是所谓的、具有良好限定的几何结构和有限厚度的相机透镜。作为用于厚壁透镜的制造技术，提供一种多层压铸。在此，待制造的元件逐步地被压铸为多个层。依据在各个型腔中的壁厚分布、各自层的布置、“部分射出”的顺序以及不同的工具温度及其它，可以在多层压铸时与单层压铸相比实现元件质量的改善，同时还实现循环时间的明显的缩短。循环时间的缩短除其他之外还由于待制造的元件的壁厚平方地输入到冷却时间公式中。在此当然要考虑不能尽量利用壁厚减小的总潜能，因为仅仅对于在工具方向上的第二层给出了最佳的排热。对最佳壁厚分布的计算对工程师来说是特殊的挑战。因为壁厚的改变也改变了预喷件的冷却时间。但是预喷件应该仅被冷却到恰好冷得该预喷件可以变形为止。通过存在用于预喷件和后喷件的制造参数，提高了用于优化的变量的数量，此外这些变量还同时全都相互依赖。通过变量的这种依赖性和多数性，一方面提高了模型的复杂度，也提高了可能最佳物的数量。在由现有技术已知的优化方法中，具有固定的材料参数(这些材料参数或多或少地可以被良好地测量)以及过程参数作为变量。单单基于过程参数的优化就已经非常复杂， 但是作为现有技术而被接受(例如参见Jian Zhou等人的文献“Adaptive Multiobjective Optimization or Process Conditions for Injection Molding Using a Gaussian Process Approach”，XP002573114)。在多层注塑中，参数的数量增加所谓的变形参数(或多或少局部的壁厚的方差)，并且以过程为条件参数的数量被乘以将制造的层的数量，因为这些层可以先后地在互相独立的过程步骤中制造。对于每个过程步骤，首先提到的参数单个地再次以及与其它过程步骤独立地有效。在由现有技术已知的优化方法中，具有固定的材料参数(这些材料参数或多或少地可以被良好地测量)以及过程参数作为变量。单单基于过程参数的优化就已经非常复杂， 但是作为现有技术而被接受(例如参见Jian Zhou等人的文献“Adaptive Multiobjective Optimization or Process Conditions for Injection Molding Using a Gaussian Process Approach",XP002573114).在多层注塑中，参数的数量增加所谓的变形参数(或多或少局部的壁厚的方差)，并且以过程为条件参数的数量被乘以将制造的层的数量，因为这些层可以先后地在互相独立的过程步骤中制造。对于每个过程步骤，首先提到的参数单个地再次以及与其它过程步骤独立地有效。为了实现在光学元件中通常要求本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：F多林，C克林肯贝格，O策尔纳，
申请(专利权)人：拜尔材料科学股份公司，
类型：发明
国别省市：