자동차용 인스트루먼트 패널의 사출압력 최소화를 위한 밸브 게이트 열림 시점 결정 Determination of Valve Gate Open Timing for Minimizing Injection Pressure of an Automotive Instrument Panel원문보기
Injection pressure, an important factor in filling process, should be minimized to enhance injection molding quality. Injection pressure can be controlled by valve gate open timing. In this work, we decided the valve gate open timing to minimize the injection pressure. To solve this design problem, ...
Injection pressure, an important factor in filling process, should be minimized to enhance injection molding quality. Injection pressure can be controlled by valve gate open timing. In this work, we decided the valve gate open timing to minimize the injection pressure. To solve this design problem, we integrated MAPS-3D (Mold Analysis and Plastic Solution-3Dimension), a commercial injection molding CAE tool, to PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization), a commercial PIDO (Process Integration, and Design Optimization) tool using the file parsing method. In order to reduce computational cost, we performed an approximate optimization using meta-models that replaced expensive computer simulations. At first, we carried out DOE (Design of Experiments) using OLHD (Optimal Latin Hypercube Design) available in PIAnO. Then, we built Kriging models using the simulation results at the sampling points. Finally, we used micro GA (Genetic Algorithm) available in PIAnO. Using the proposed design approach, the injection pressure has been reduced by 13.7% compared to the initial one. This design result clearly shows the validity of the proposed design approach.
Injection pressure, an important factor in filling process, should be minimized to enhance injection molding quality. Injection pressure can be controlled by valve gate open timing. In this work, we decided the valve gate open timing to minimize the injection pressure. To solve this design problem, we integrated MAPS-3D (Mold Analysis and Plastic Solution-3Dimension), a commercial injection molding CAE tool, to PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization), a commercial PIDO (Process Integration, and Design Optimization) tool using the file parsing method. In order to reduce computational cost, we performed an approximate optimization using meta-models that replaced expensive computer simulations. At first, we carried out DOE (Design of Experiments) using OLHD (Optimal Latin Hypercube Design) available in PIAnO. Then, we built Kriging models using the simulation results at the sampling points. Finally, we used micro GA (Genetic Algorithm) available in PIAnO. Using the proposed design approach, the injection pressure has been reduced by 13.7% compared to the initial one. This design result clearly shows the validity of the proposed design approach.
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문제 정의
하지만 나머지 일부압력강하점에서의 압력은 오히려 증가하는 문제점이 발생하여 전체 사출압력량을 감소시키는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 최대사출압력을 제외한 나머지 압력강하점에서의 최대값을 초기값의 80% 이하로 감소시키는 것을 목표로 하였다. 먼저 최대사출압력이 발생하는 P4를 제외한 이유는 설계 가능 영역에서 다수의 해석을 수행한 결과 모든 경우에서 최대사출압력이 P4에서 발생하였고 Gate3과 Gate4의 열림시점 간격이 가장 크기 때문이다.
밸브 게이트는 용융된 수지의 주입 시점과 양을 결정하는 것 이외에 웰드라인의 발생 위치 조절을 주요 목적으로 한다. 또한 게이트 위치는 웰드라인 발생에 영향을 미치는 주요 설계인자이다.
제안 방법
1) 상용 사출성형해석 프로그램인 MAPS-3D를 이용한 충전해석 절차를 정립하고, 상용 PIDO 툴인 PIAnO의 파일 파싱 기법을 이용하여 해석 및 설계 절차를 자동화 하였다.
2) 최적라틴방격추출법을 이용하여 실험계획을 수행하였으며, 설계변수와 반응값의 관계를 크리깅모델을이용하여 근사화 하였다.
과도한 실험점을 추출하면 실험점 개수만큼의 많은 수의 해석을 수행해야 하고 실험점을 적게 추출하면 근사모델의 정확성이 감소될 수 있는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 해석 횟수와 근사모델의 정확성을 고려하여 설계변수의 10배수인 60개의 실험점을추출하였다.
본 연구에서는 대형 사출성형품인 자동차용 인스트루먼트 패널(instrument panel)의 충전해석 절차를 자동화하고 근사모델을 이용한 최적설계를 통해 사출압력을 최소화 할 수 있는 최적의 밸브 게이트 열림 시점을 결정하였다.
자동차용 인스트루먼트 패널의 설계에 필요한 설계요구사항과 설계변수를 기술하고 이를 바탕으로 설계문제를 정의한다.
최대사출압력을 최소화하고 나머지 압력강하점에서의 압력을 제한값 이하로 만들기 위해 충전과정 동안 항상 열림 상태인 Gate0을 제외한 나머지 6개 밸브 게이트의 열림 시점을 설계변수로 선정하였다.
대상 데이터
근사모델은 설계변수와 반응값과의 관계를 근사화 한다. 본 논문에서는 PIAnO에서 제공하는 다양한 근사모델 중 하나인 크리깅(Kriging) 모델을 선정하였다. 크리깅 모델은 밸브 게이트의 열림 시점이 서로 바뀔 때 발생하는 응답값의 비선형적인 거동을 효과적으로 근사화 할 수 있다.
충전시간(filling time)은 7초이고, Gate0 은 충전과정 시작부터 열림 상태이며, 나머지 6개의 밸브 게이트(Gate1~6)는 순차적으로 열리면서 금형 내부를 충전한다. 인스 트루먼트 패널 해석모델은 160만개의 유한요소로 구성되었으며, 1 회 충전해석 시간은 i7 2.8GHz CPU, 4GB RAM 사양의 컴퓨터에서 약 5 시간 40초이다.
이론/모형
본 논문에서 상용 PIDO(Progress Integration and Design Optimization) 툴인PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)7)의 파일 파싱(parsing)기법을 이용하여 MAPS-3D 충전해석 절차를 자동화 하였다.
본 논문에서는 PIAnO 에서 제공하는 실험계획법 중 하나인 최적라틴방격추출법(Optimal Latin Hypercube Design)8)을 이용하였다. 최적라틴방격추출법은 충진성능이 좋지 않을 수 있는 라틴방격추출법(Latin Hypercube Design)9)을 보완한 실험계획법으로 최적계획법과 라틴방격추출법을 결합한 방법이다.
본 논문에서는 최적화기법으로 PIAnO 에서 제공하는 마이크로 유전 알고리즘(Micro Genetic Algorithm)14)을 선정하였다. 마이크로 유전 알고리즘은 전역 최적화 기법 중 하나로, 생물의 진화과정을 묘사한 유전연산자들을 가지고 있어 선택 및 재생산, 교배, 돌연변이 등의 과정을 거쳐 전역해를 탐색하게 된다.
인스트루먼트 패널의 충전해석을 위해 상용 사출성형 해석프로그램인 MAPS-3D(Mold Analysis and Plastics Solutions-3 Dimension)5)를 이용하였다. 인스트루먼트 패널의 형상과 압력분포 및 7개의 밸브 게이트 위치는 Fig.
성능/효과
3) 크리깅 모델과 마이크로 유전 알고리즘을 사용하여 최적설계를 수행하였으며, 주어진 구속조건을 만족하면서 정상 수렴하였다. 최대사출압력은 초기값 대비 13.
3) 크리깅 모델과 마이크로 유전 알고리즘을 사용하여 최적설계를 수행하였으며, 주어진 구속조건을 만족하면서 정상 수렴하였다. 최대사출압력은 초기값 대비 13.7% 감소한 64.1 MPa이었으며, 이를 통해 최대사출압력을 최소화 할 수 있는 밸브 게이트 열림시점을결정할수 있었다.
하지만 이러한 최대사출압력값은 근사 모델로부터 도출된 결과이므로 MAPS-3D를 이용한 실제 해석모델과의 결과 비교가 필요하다. 최적설계변수값을 적용한 실제 해석 결과, 최대사출압력은 초기값 대비 13.7% 감소한 64.1 MPa이었다. 즉, 크리깅 모델과 실제 해석모델과의 상대오차는1.
크리깅 모델과 마이크로 유전 알고리즘을 이용하여 최적설계를 수행한 결과, 주어진 구속조건을 만족하면서 정상수렴하였다. 최대사출압력은 Fig.
후속연구
또한 게이트 위치는 웰드라인 발생에 영향을 미치는 주요 설계인자이다. 따라서 향후에는 최대사출압력 최소화를 위해 웰드라인 발생을 고려한 밸브 게이트의 열림 시점과 위치를 설계변수로 하는 최적설계를 수행할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사출금형의 충전 과정에서 밸브 게이트는 어떻게 사용되는가?
사출금형의 충전 과정에서 밸브 게이트(valve gate)는 용융된 수지의 주입 시점과 양, 제품 외관에 발생하는 웰드라인(weldline)의 위치를 조절하고, 보압 과정에서는 압의 전달을 조절하는데 사용된다. 충전과정중 밸브 게이트가열리는 시점에서금형내부에압력강하(pressure drop)가발생하며, 제품의 충격강도 및 형체력(clamping force)에 영향을 주는 주요 공정 조건인 사출압력(injection pressure)은 밸브 게이트 열림 시점 조절을 통해 제어가 가능하다.
제품의 충격강도 및 형체력에 영향을 주는 주요 공정 조건인 사출압력은 어떻게 제어가 가능한가?
사출금형의 충전 과정에서 밸브 게이트(valve gate)는 용융된 수지의 주입 시점과 양, 제품 외관에 발생하는 웰드라인(weldline)의 위치를 조절하고, 보압 과정에서는 압의 전달을 조절하는데 사용된다. 충전과정중 밸브 게이트가열리는 시점에서금형내부에압력강하(pressure drop)가발생하며, 제품의 충격강도 및 형체력(clamping force)에 영향을 주는 주요 공정 조건인 사출압력(injection pressure)은 밸브 게이트 열림 시점 조절을 통해 제어가 가능하다. 따라서 밸브게이트를 이용한 금형 충전 과정 중에서 발생하는 최대사출압력을 최소화 할 수 있는 공정기술이필요하다.
자동차용 인스트루먼트 패널의 최대사출압력 최소화를 위한 근사화 기반 최적설계 결과는 어떠한가?
1) 상용 사출성형해석 프로그램인 MAPS-3D를 이용한 충전해석 절차를 정립하고, 상용 PIDO 툴인 PIAnO의 파일 파싱 기법을 이용하여 해석 및 설계 절차를 자동화 하였다.
2) 최적라틴방격추출법을 이용하여 실험계획을 수행하였으며, 설계변수와 반응값의 관계를 크리깅모델을이용하여 근사화 하였다.
3) 크리깅 모델과 마이크로 유전 알고리즘을 사용하여 최적설계를 수행하였으며, 주어진 구속조건을 만족하면서 정상 수렴하였다. 최대사출압력은 초기값 대비 13.7% 감소한 64.1 MPa이었으며, 이를 통해 최대사출압력을 최소화 할 수 있는 밸브 게이트 열림시점을결정할수 있었다.
참고문헌 (14)
R. Spina, "Injection Moulding of Automotive Components: Comparison between Hot Systems for a Case Study," J. Mater. Process. Technology, Vols.155, 156, pp.1497-1504, 2004.
C. W. Lee and Y. J. Hur, "Intelligent Design System for Gate and Runner in Injection Molding," Journal of the KSPE, Vol.18, No.9, pp.192-203, 2001.
H. S. Lee, Y. S. Kim, H. K. Lee and G. E. Yang, "Injection Molding Analysis of Automobile Front Bumper Fascia Using CAE," Fall Conference Proceedings, KSAE, Vol.3, pp.1147-1152, 2004.
S. B. Cho, C. H. Park, B. G. Pyo, B. O. Rhee and D. H. Choi, "Optimization of Gate Location in Injection Molding Parts Using Micro GA," Spring Conference Proceedings, KSAE, pp.1946-1949, 2011.
C. H. Park, S. B. Cho, B. G. Pyo and D. H. Choi, "Optimization of Sequential Valve Gating Molding for an Automotive Instrument Panel," CAE and Applid Mechanics Division of Spring Conferences Proceedings, KSME, pp.37-38, 2011.
Process Integration, Automation and Optimization -PIAnO User's Manual, PIDOTECH Inc., 2011.
J. S. Park, "Optimal Latin-hypercube Designs for Computer Experiments," J. Statist. Plann. Inference, Vol.39, No.1, pp.95-111, 1994.
M. D. McKay, R. J. Beckman and W. J. Conover, "A Comparison of Three Methods for Selecting Values of Input Variables in the Analysis of Output from a Computer Code," Technometrics, Vol.21, No.2, pp.239-245, 1979.
D. G. Krige, "A Statistical Approach to Some Basic Mine Valuation Problems on the Witwatersrand," J. of the Chem., Metaland Mining Soc. of South-Africa, Vol.52, No.6, pp.119-139, 1951.
G. Metheron, "Principles of Geostatistics Economic Geology," Economic Geology, Vol.58, No.8, pp.1246-1266, 1963.
J. Sacks, W. J. Welch, T. J. Mitchell and H. P. Wynn, "Design and Analysis of Computer Experiments," Statistical Science, Vol.4, No.4, pp.409-435, 1989.
T. W. Simpson, T. M. Mauery, J. J. Korte and F. Mistee, "Comparisons of Response Surface and Kriging Models for Multidisciplinary Design Optimization," Proc. 7th AIAA/USAF/NASA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis & Optimization, AIAA, Vol.1, pp.381-391, 1998.
K. Krishnakumar, "Micro-genetic Algorithms for Stationary and Non-stationary Function Optimization," Intelligent Control and Adaptive Systems, Vol.1196, pp.289-296, 1989.
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