Moldflow反り解析精度向上への取り組み...2019/11/08 · © OMRON Corporation 2019, All Rights Reserved. 0 Moldflow反り解析精度向上への取り組み 2019.11.08

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Moldflow反り解析精度向上への取り組み

2019.11.08

オムロン株式会社

グローバルものづくり革新本部

開発プロセス革新センタ

フロントローディング部

土井博行


目次

１．はじめに（会社紹介）２．概要３．内容４．今後の課題


センシング技術で、「安心をカタチ」に

創業以来オムロンは常に「企業は社会の公器である」という基本理念のもと、企業の社会的責任を追求し、事業を通じて社会に貢献して

きました。また独自の強みである「センシング＆コントロール+Think」技術を通じて、高品質な商品、サービスをグローバルのお客様に提供し、

安心・安全、健康、環境といった社会ニーズに対するソリューションを提案しています。

私たちは常にお客様の立場で仕事を見つめ、ダイナミズムにあふれた、変革しつづける企業でありたいと考えています。

センシング技術で、

「安心をカタチ」に

１．はじめに


企業概要／企業データ

創業

設立

1933年（昭和 8年）5月10日

1948年（昭和23年）5月19日

資本金

売上高

641億円

8,595 億円（2019年3月期・連結）

従業員数

オムロン株式会社

国内子会社

海外子会社

(2019年3月末現在)

オムロングループ 35,090人

4,741人

6,624人

▪ 23,725人

１．はじめに


企業概要／事業別売上高構成比

本社直轄（その他）事業

太陽光発電用パワーコンディショナ、液晶用バックライトなど

ヘルスケア事業

世界中の人々の健康をサポート（電子血圧計、体温計など）

車載事業

安全で、人と環境にやさしいクルマを目指し、カーエレクトロ二クスの新たな領域にチャレンジ（電動パワーステアリングコントローラーなど）

制御機器事業

工場自動化により、世界のモノづくり革新をリードするオムロンの主力事業（センサ、コントロール機器など）

電子部品事業

家電、通信機器などの高性能化に貢献（リレー、スイッチなど）

事業部門別構成比

（2018年度）

46%

12%

15%

9%

13%

4%

1%本社他（消去調整含む）

社会システム事業

社会インフラのための多彩なシステムで、快適で安全な社会生活に貢献（自動改札機・券売機など）

１．はじめに


商品

セーフティコンポ

各種センサ

パワーサプライ（電源）

プリント基板用リレー電動パワーステアリングコントローラ

自動改札機

エネルギー

遠隔監視装置

ソーラー

パワーコンディショナ

体重体組成計

血圧計

ＲＦＭＥＭＳスイッチ無停電電源装置（ＵＰＳ）

パッシブエントリー

システム交通管制システム

プログラマブルコントローラ

FA用制御機器から駅の改札機や血圧計まで、多種多様な商品バリエーション

工場自動化用制御機器

電子機器・半導体

自動車用電子部品

社会システム健康・医療機器家電・通信用電子部品

環境ソリューション

１．はじめに


地域別売上高比率・従業員数比率

（2019年3月期・連結）

売上高8,595億円

※従業員数は就業人員数です。

従業員数35,090人（2019年3月末現在）

約7割が非日本人

（従業員比率）

60％以上が海外売上

（売上高構成比率）

▪■ 日本

▪■ アジア・パシフィック

■ 欧州

▪■ 米州

▪■ 中華圏

32.4%

11.9%

7%

30%

18.7%

39%

13%14%

20%

13%1%

■ 日本

■ アジア・パシフィック

■ 欧州

■ 米州

■ 中華圏

直接輸出

１．はじめに


▪ビジネスカンパニー

会社組織

2019年4月現在 ▪本社機能

社長

監査役会▪グローバル戦略本部

▪グローバル理財本部

▪グローバルものづくり革新本部

▪技術・知財本部

▪インダストリアルオートメーションビジネスカンパニー

▪エレクトロニック＆メカニカルコンポーネンツビジネスカンパニー

▪オムロンオートモーティブエレクトロニクス株式会社

▪オムロンソーシアルソリューションズ株式会社

▪オムロンヘルスケア株式会社

監査役室

取締役室

取締役会

▪グローバル人財総務本部

▪グローバルリスクマネジメント・法務本部

▪グローバルビジネスプロセス＆IT革新本部

▪グローバルインベスター＆ブランドコミュニケーション本部

▪環境事業本部

▪事業開発本部

▪グローバル監査室

サステナビリティ推進室

▪イノベーション推進本部

１．はじめに


背景

◼射出成形CAEの活用状況

⚫射出成形部品で成形不良が生じると、計画したQCDで生産できない。

⚫特に影響が大きな成形不良の内、ショート、ウェルド、ヒケはCAEで事前に予測し対策を講じることができる。

⚫しかし、強化繊維入り樹脂の反り解析は予測精度が低く、事前対策の効果が低い。

◆反りの方向が合わないことも珍しくない→反り占い？

◼成形業界の状況

⚫ＫＫＤ→Ｄ経験・勘・度胸→妥協

◼射出成形CAEのばらつき

⚫ソフトの違い＜使う人の違い技術計算なのにKKD?

２．概要


目的・目標と結果

◼目的

⚫成形部品を計画通りのQCDで量産開始できるように金型１発合格を目指す。

◼目標

⚫CAE誤差30%以下CAE誤差＝（CAE値－実測値）÷実測値

◼結果

⚫目標を達成

⚫前提条件：板厚1～2mm

２．概要

Before After

繊維入り６０％３０％

繊維無し２０％１０％

Before：合わせ込みで、反り量と圧力が相反After：相反解消

非公開


目次

１．はじめに（会社紹介）２．概要３．内容

取り組みの概要進め方取り組み例/繊維配向度のCAE精度

４．今後の課題


◼品質工学（ＴＭ実験）で解析条件の最適化

⚫再現せず失敗→原因は下記の取り組みの結果から判明

◼解析行程順に反りの3大要因の元になる5つの物理量の解析条件を実測に合うよう最適化

取り組みの概要３．内容

1)金型冷却解析①金型温度

2)充填+保圧解析②流速③温度④圧力

3)繊維配向解析⑤繊維配向度

4)反り解析1.金型温度差2.厚み差3.繊維配向

非公開


進め方３．内容

1)計算が安定する条件を導出①メッシュサイズ②時間分割③収束係数

2)解析条件の最適化①熱伝達係数（HTC)②繊維配向解析の係数

▪計算安定域

メッシュサイズと計算結果


進め方

◼項目と水準

３．内容

非公開


進め方

◼実測値は主に文献を利用

①金型温度「金型温度と冷却回路(下)」プラスチックス/Vol.50,No.10,P92(1999)/天野修

②樹脂流速「射出成形過程の固化層成長に与える成形条件の影響」成形加工/Vol.19,No.9,P589(2007)/瀬戸雅宏・他

③樹脂温度「集積熱電対センサによる型内樹脂内部の温度分布計測（第2報）」成形加工/Vol.14,No.4,P257(2002)/村田泰彦・他

④樹脂圧力「流入解析プログラムの実験的検証」成形加工/Vol.14,No.8,P519(2002)/相野谷慶太・他

⑤繊維配向度プラスチック成形加工学会/射出成形CAE専門委員会の実験報告、及び自社サンプルを実測

３．内容


取り組み例/⑤繊維配向度のCAE精度

◼実測値

⚫プラスチック成形加工学会/射出成形CAE専門委員会での実験データから流動方向の配向度を読み取り、その厚さ方向分布から最小値を除外した平均値とした。

◼CAE値

⚫実測値が2軸なので、CAE結果の3軸を2軸に換算

◆流動方向・直交方向・板厚方向の内、板厚方向を0にして換算

３．内容

各層の電子顕微鏡写真から50本のフィラーの角度を計測し配向度を求めた。非公開

非公開



◼計算安定条件（メッシュサイズ）の導出

⚫項目

1. 層厚

2. エッジ長と層厚の比

⚫計算結果が安定するメッシュサイズ

◆流動末端が安定しない

３．内容

エッジ長

層厚

1 32全長200mm

非公開



◼計算安定条件（メッシュサイズ）の導出

⚫メッシュの改良：CAE結果を分析してメッシュの非対称性が原因と推測し、メッシュの作成方法を改良した結果、計算結果が安定するメッシュサイズを導出できた。

３．内容

非公開

非公開



◼配向解析係数の最適化

⚫ RSCモデルの係数

1. Ci

2. RSC

⚫ 水準

３．内容

Ciを小さく RSCを小さく

Ci RSC

1

2

3

4

水準値の根拠Ci：ASMI2015のデフォルト値（実験式）RSC：ヘルプとWEBセミナ情報

補足：AMI2017からCiの実験式が変更されている。

RSCモデルの適用には条件がある。繊維含有率が10%以上流動長が短い稀に想定外な結果が出るのでF-Tモデルと比較

主な配向計算モデル（ジェフリー則：剪断流れと拡散流れを考慮）F-Tモデル：上記+繊維同士の干渉も考慮RSCモデル：F-Tのコア層のズレ傾向を補正ARDモデル：長さ1mm以上の長繊維用MF回転拡散モデル：最新の標準モデル

非公開



◼実測との比較

３．内容

RSCモデルの適用には条件がある。繊維含有率が10%以上流動長が短い→長くても効果あり？稀に想定外な結果が出るのでF-Tモデルと比較

非公開



◼CAE誤差

⚫単純形状と複雑形状で最適な係数は異なる。

⚫単純形状を複雑形状の最適係数で計算しても、CAE誤差はあまり大きくならない。

３．内容

複雑形状単純形状

係数の値

流動方向平均 -20.2%～+16.8% -1.3%～+8.3% -0.9%～+3.8%

非公開


今後の課題

◼Ver2019で再検証

⚫ Ver2015とHTCの最適値が変化している

⚫繊維配向解析の最新計算式（Moldflow 回転拡散(MRD)モデル）

◼反り量が過少に計算される原因の検討

◼薄肉での精度向上

⚫板厚0.5mmでウェルドが再現できないことがある。



お願い

◼オートデスク様へ

⚫リファレンス検証

⚫メッシャの改良

◼皆様へ

⚫意見交換


ご清聴ありがとうございました。

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