사출성형기 배럴의 사출 압력 손실에 관한 연구

머리말

사출 성형 공정 매개 변수 설정은 강력한 경험과 약한 이론의 분야입니다., 그리고 확립하기가 어렵습니다 [1] 정확한 수학적 모델, 데이터 분석 기술은 과거 데이터에서 지식을 찾는 방법입니다., 복잡한 이론적 구성이 필요하지 않습니다, 그래서이 분야에서 점점 더 널리 사용됩니다.. 예를 들어, Zhang Lingli et al. [2] 다중 회귀 분석을 사용하여 주입 압력과 곰팡이 온도와 Moldingxie Peiping et al의 기하학적 크기 사이의 관계에 대한 회귀 모델을 설정했습니다. [3] 다른 부품의 유형 공동 압력 곡선을 연구하여 제품의 잔류 응력 사이의 관계에 대해 논의했습니다.; Shen c y et al [4] 몰딩 제품의 부피 수축을 줄이기 위해 주입 공정 매개 변수를 최적화했습니다., 그리고 [5] 네트워크 모델을 통한 주입 프로세스 모니터링 방법을 제안했습니다., 결함 모니터링 및 품질 예측을 실현합니다.

이전 생산 관행에서, 엔지니어는 사출 성형 기계의 배럴에서만 주입 압력 데이터 만 얻을 수 있습니다., 따라서 배럴의 주입 압력은 종종 금형 공동의 주입 압력과 동일합니다., 배럴의 주입 압력 손실은 무시되는 동안. 사출 성형 기술 개발과 함께, 더 많은 Moremore와 더 많은 실무자들은 주입 성형 제품의 품질에 영향을 미치는 주요 지수가 주입 성형 기계에 의한 주입 압력 피드백 대신 금형 공동 주입 압력이라는 것을 깨달았습니다., 주입 성형기의 주입 압력 손실 연구에주의를 기울이기 시작했습니다., 그러나 체계적인 연구 데이터와 결론은 거의보고되지 않았습니다.

플라스틱 분사 성형 분야의 기술 개발 추세에 따르면, 산업 지위와 결합, 이제 주사 압력 손실 연구에서, 일련의 테스트를 통해 데이터를 얻습니다, 데이터 분석 기술을 사용하여 주입 압력 손실 패턴을 탐색합니다., 주입 압력 손실 예측 정확도를 향상시킵니다.

공부를위한 장비 및 곰팡이

사출 성형 테스트는 a 1 200 KN 전기 분사 성형 기계, 전체 모터 드라이브 및 PLC를 채택합니다, 주파수 변환 및 서보 제어 기술, 높은 정밀 제어를 달성 할 수 있습니다. 안정성을위한 사출 성형 기계의 제어

성능은 테스트 결과의 신뢰성과 안정성을 보장 할 수 있습니다.. 연구에 사용되는 금형은 게이트 쌍에 압력 센서와 함께 설치된 일반 유량 채널의 2 개의 플레이트 금형입니다.. 공동 크기는입니다 301 mm 57 mm 2.5 mm. 형성된 생성물은 균일 한 두께와 단순 구조를 갖는다, 저비용 및 고효율 주입 테스트 프로세스를 실현할 수 있습니다..

데이터 수집 및 분석을 용이하게합니다, Comodatacen은 TE를 사용했습니다 (R 분사 공정 데이터를위한 중앙 저장 시스템), 중앙 집중식 수집 및 처리 금형 게이트의 분사 압력 및 센서 압력, 주입 테스트 모델은 그림에 나와 있습니다 1.

실험 방법

연구 시험은 주사 중 압력에 영향을 미치는 요인을 탐색하도록 설계 되었기 때문에, 압력

사출 속도, 용융 온도, 그리고 재료 유형으로 3 사물

연구 변수, 단일 참조 점도 점도 지점 (VI) 51.6 ~ 사이

327.2 (단일 점 참조 점도 지수는 지정된 온도 및 전단 속도입니다. 1 000 / 에스) 점도 모델에 의해 계산 된 점도를 사용하면 물질의 유동성을 어느 정도 반영 할 수 있습니다., 나사 속도에서 다른 용융 온도 조건에서 주입 테스트를 수행합니다. 20 ~ 180 mm/s, 다양한 주입 테스트에서 주입 압력 및 주입 센서 압력을 수집합니다.. 연구 테스트 자료 목록은 표에 나와 있습니다. 1.

테스트 데이터 수집

일련의 주입 성형 테스트를 통해, 다양한 재료의 다양한 공정 조건에서 주입 기계 및 금형 센서 압력 곡선의 주입 압력이 얻어집니다., 그리고 주입 압력 곡선 v / P가 전환됩니다

시간 압력 값 pf 1 그리고 다이 센서 압력 곡선 v / P 스위치

pf의 차등 압력 값 2 Δ PF를 얻고 충전 단계에서 주입 성형 기계의 배럴에서 주입 압력 손실을 특성화합니다.. 그림과 같이 2, 주입 기계의 배럴에서 충전 위상 주입 압력 손실 Δ pf = 1 649-946= 703bar.

배럴 단계에서의 주입 압력 손실 계산을 위해, 압력 손실 후, 압력 값 PP2 Δ P의 차이는 배럴의 압력 값의 압력 손실이며 배럴은 배럴의 압력 손실과 주입 압력 손실 Δ pp = 999-732 = 267 bar입니다..

시험 데이터 분석

테스트 데이터 콜레이션

위의 방법을 통해, 각 그룹의 테스트 데이터를 정렬하고 테스트 데이터 테이블을 구성했습니다.. 총 132 주사 검사 그룹이 수행되었습니다 6 재료. 제한된 공간으로 인해, 테이블 2 일부 테스트 데이터 만 나열합니다.

시험 데이터의 선형 회귀 분석

테스트 데이터에 따르면, δ PF 및 PF 1, D PF 및 D PF v, D Pf, 각기, 그리고 용융 온도 t, 그림과 같이 3 의 모양을 나타내 다 5.

산점도 플롯은 가장 효과적인 그래픽 방법 중 하나입니다. [6] 연결이 있는지 여부를 결정합니다, 패턴, 또는 그 사이의 트렌드 2 수치 변수. 그러므로, 그림에서 산란 분포의 비교 3 의 모양을 나타내 다 5 δ PF와 PF 사이에 강한 상관 관계가 있음을 보여줍니다. 1 (플롯 된 포인트의 패턴은 왼쪽에서 왼쪽에서 위로 기울어집니다.

Obkew, PF를 의미합니다 1 Δ PF 값에 따라 값이 증가합니다, 긍정적 인 상관 관계를 암시합니다 [5]), 주입 속도 v 및 용융 온도 T는 거의 상관 관계가 없습니다..

자연 과학에서 피어슨의 상관 계수는 두 변수 사이의 상관 관계 정도를 측정하는 데 널리 사용됩니다., 1 사이의 값과 1. 피어

열등한 상관 계수는 일반적으로 문자 r로 표시됩니다., 값이 음수 인 사람은 변수 간의 음의 상관 관계를 나타냅니다., 그리고 규칙적이라는 것은 긍정적 인 상관 관계를 나타냅니다, 그리고 r의 절대 값이 클수록, 상관 관계가 높을수록 2 데이터 세트. 그러므로, δ PF와 PF 간의 Pearson 상관 계수 1, 다섯, 티, 그리고 3 데이터 세트,

송곳니, δ PF와 3 변수. R2 = 0.981, δ PF 및 V 숫자 1 Δ PF 및 PF에 대한 데이터 세트 1

세트에서 R2 = 0.282에 따르면 T 데이터 세트에서 R2 = 0.534, 가장 높은 상관 관계는 δ PF와 PF 사이에 결정되었습니다. 1, 그런 다음 숫자는 오류의 제곱의 합을 최소화하여 발견되었습니다.

세그먼트의 압력 손실 계수. 회귀 분석 방법을 기반으로합니다, 많은 수의 통계

데이터 수학적 처리, 종속 변수와 일부 독립 변수 간의 상관 관계 결정, 좋은 상관 관계 회귀 방정식을 설정하십시오 (기능 표현) [8], 주입 기계 배럴 분사 압력 손실 예측 모드를 구성했습니다., 시험 과정에서 주입 압력 설정을 최적화 할 수 있습니다., 기술자가 더 합리적인 주사 압력과 압력을 신속하게 찾을 수 있도록. 제한된 테스트 조건으로 인해, 상이한 주입 성형기 사이의 배럴 주입의 주입 압력 손실 계수는 연구 및 분석되지 않습니다., 주입 배럴의 압력 손실 계수와 주입 성형 기계의 장비 매개 변수 사이에서 명확하지 않습니다.. 연구의 심화와 함께, 배럴에 점점 더 많은 것이 있습니다

최상의 함수 일치의 수학적 최적화 기술에 따라 [(7]

최소 제곱 방법),

주입 압력 손실과 관련된 영향 요인은 완벽을 위해 채굴됩니다.

δ PF 및 PF의 가장 일치하는 기능에 맞습니다. 1 pf에 대한 δ PF를 얻는 데이터 세트 1 표현:

ΔPF = 0.410 1 × PF1 − (1)

공식 (1) 충전 단계에서 주입 기계의 배럴에서 주입 압력 손실에 대한 예측 모델로 사용할 수 있습니다.. 실제 생산에서는, 주입 기계 배럴의 주입 압력 값은 쉽게 얻을 수 있습니다., 따라서이 모델에는 적용 가능성이 넓습니다.

비슷하게, 연구 테스트 데이터에 따르면, 압력 유지 단계의 산점도를 그립니다, 그림과 같이 6, 배럴에서 압력 손실 δ PP의 가장 잘 일치하는 기능과 압력 유지 단계에서 압력 주입 압력 PP1 데이터 세트에 맞습니다.:

ΔPP = 0.258 9 × PP1

위의 연구에 따르면 주입 압력 손실은 주입 속도 및 용융 온도와 상관 관계가 없음을 보여줍니다., 그러나 배럴의 주입 압력과 밀접한 관련이 있습니다., 구성에 의해 결정될 수 있습니다 (FX) = kx 기능 슈팅 압력 손실, X는 주입 성형 기계의 배럴 분사 압력입니다., 그리고 K는 가압 효율입니다. 뿐만 아니라, 방정식 (1) 그리고 (2) 상이한 주입 단계 동안 배럴에서 상이한 주입 압력 손실 계수의 기본 현상을 밝혀냅니다. (충전 및 압력 유지).

꼬리표

오랫동안, 엔지니어는 사출 성형기의 배럴에서 주입 압력 손실에 대한 연구가 없습니다.. 일반적으로, 흐름 시뮬레이션 분석은 일반적으로 금형의 압력 전달 만 고려합니다., 주입 압력의 추정이 차별화되도록합니다. 새로운 패턴의 주입 압력 손실이 드러납니다: δ p = k p p, δ p = k p p; 여기서 k k는 세그먼트의 충전 및 압력 보존 단계압 손실 계수입니다.. 회귀 분석 방법을 기반으로합니다, 많은 수의 통계

데이터 수학적 처리, 종속 변수와 일부 독립 변수 간의 상관 관계 결정, 회귀 방정식의 좋은 상관 관계를 확립하십시오 (기능 표현) [8], 배럴 분사 압력 손실 예측 모드의 구성, 시험 과정에서 주입 압력 설정을 최적화 할 수 있습니다., 기술자가 더 합리적인 주사 압력과 압력을 신속하게 찾을 수 있도록. 제한된 테스트 조건으로 인해, 상이한 주입 성형기 사이의 배럴 주입의 주입 압력 손실 계수는 연구 및 분석되지 않습니다., 주입 배럴의 압력 손실 계수와 주입 성형 기계의 장비 매개 변수 사이에서 명확하지 않습니다.. 연구의 심화와 함께, 점점 더 많은 배럴에 주입 압력 손실과 관련된 영향 요인은 완벽을 위해 채굴되고 주입 성형 기계의 배럴에서 주입 압력 손실의 예측 모델을 개선합니다., 흐름 시뮬레이션 분석 소프트웨어의 압력 솔버의 개선 촉진, 주입 공정 최적화 방법의 자동화 및 지능형 개발 촉진.

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