优化流程的应用,对新型预制件设计及瓶体设计而言,无疑是得力的工具。不仅是作为优化对象的预制件结构,完美匹配的加工参数也经由计算得出。
两步骤拉伸吹塑工艺已经日益广泛应用于大型高品质PET容器的生产,生产出的产品具备极佳的机械和光学性能。在PET瓶总的生产成本中,原材料成本占到约70%的份额,这种压倒性的影响,使得PET行业一直致力于通过将原材料用量最小化,从而降低总生产成本。新近研发的优化流程可提供一套模拟方案,从而自动生成完美匹配的预制件和瓶设计,以及相应的加工参数。
3D加工模拟
这里所展示的模拟模型,以3D呈现两步骤连续拉伸吹塑加工,将整个预制件的加工流程都考虑在内(见图1)。初始,在红外线加热通路中,预制件和烤炉之间的辐射热交换会进行计算。在该数据基础上,预制件的加热阶段进行模型化,预制件壁厚的辐射热吸收、其材料的热传导,以及其内外表面的对流热排放都会考虑在内。随后,温度曲线图会传送至正在形成的模拟中。模拟呈现了基于温度敏感性的粘弹性材料表现的特征下,拉伸与吹塑加工相结合的工艺。图2将实际测量的壁厚分布与计算得出的数值进行对比。研究表明,测量值曲线与计算值曲线之间的一致性较高。仅在瓶高低于20mm区域处,计算壁厚值稍高。自动优化流程的应用
创新型自动优化流程的主要基础是3D加工模拟。若干模拟步骤分别阐述不同的物理原理,因此每一步骤的模块化是存在差异的。模拟采用的有限元求解(Abaqus FEA, 制造商:美国普罗维登斯Dassault Systèmes Simulia公司)产生的结果,是无法为自动化进行预准备和传送的。因此,预先和后续的特殊加工步骤需要通过软件进行,该软件由德国亚琛的塑料加工研究所(IKV)研发。图3以流程图形式展示了自动优化流程。软件安装采用的计算机语言是Visual Basic.NET。结果和信息的源文件夹被读成下一个模拟步骤的输入数据。因而独立模拟步骤之间(加热模拟和成型模拟)仅需少量的数据传输。不止如此,基于源文件夹,能够迅速且简易地对临时结果加以分析和直观。通过商业软件(Altair HyperStudy version 11.0,制造商:美国特洛伊Altair Engineering有限责任公司),可将拉伸吹塑的3D加工模拟整合进优化计算法则。
整个优化流程的目标旨在降低原材料使用量,并从而减轻预制件重量。初始的预制件是标准的PCO-1810瓶胚,重量为18.5g。该预制件往往用于0.5升PET瓶,用来密封灌装起泡软饮料。优化流程的目标设定为将预制件的重量减少3g。在计算优化预制件设计和调整的加工参数时,也会充分考虑到加工规格的限定。除了目标功能(目标重量15.5g),加工模拟的结果、计算的瓶身壁厚分布,都会作为辅助条件,进入优化流程的评估。为此,将特定的模拟结果与预定义的壁厚分布进行对比。壁厚分布的等级由以下等式决定:
σ(X)2 = 误差平方和
X = 预制件设计和加工的定义参数
Ne = 要素数量
δi,sim = 要素i的要求壁厚
δi,meas = 要素i的计算壁厚
Ai = 要素i面积
Atotal = 所有要素总面积
将壁厚分布的计算值与目标函数进行比较。由于瓶身直径会因瓶体重量高度变化而有所差异,因此目标函数会根据表面积比率而进行加权。该对比反映了壁厚分布计算值与设定值的一致程度。误差平方和与用户限定范围相匹配。该值在限定范围之内,则表示良好的一致性。从而预制件设计和加工参数进行了优化,迭代过程至此结束。如果计算值超出了限定范围,则需要通过优化计算法则,对设计变量进行调整,从而满足目标函数和辅助条件的重复再生产性要求。
加工参数的变化
由于加工规格的特点,用于预制件设计和加工的变量参数的数量被减少。例如,预制件的脱模加工性必须加以保证。不止如此,通过限定加工材料的拉伸等级,可联合限定变化可能性。加工参数的范围则通过采用系统技术来加以限定。
图4展示了该研究中用到的变化设计和加工参数。预制件的设计通过5个非连续定位加以限定。每个定位则由高度h、半径r和预制件壁厚s来进行确定。该值中的一部分是与加工相关的常量。常量参数用红色高光来标注。优化运算法则来决定的变量参数以绿色高光标注。不止如此,较高和较低的参数限制都在表中显示。通过边界条件而与其他参数相关的参数以棕色显示。除了预制件的变量几何参数,加工参数也会有所变化,例如加热系统的五部发射器的电功率设置是可分别进行变化的。每部发射器都能够在其最大产出区间的0到100%进行调整。在研究中,优化运算法则采用了可调整反应表面方法。图5展示了目标功能VS研发的模拟运行量的整体概览。可以清晰看出,在最初6个模拟步骤中,独立设计参数及其彼此间关联的影响可通过优化运算法则进行分析。随后,3个变量进行了设定变化,目标是达到计算的重量并为了将壁厚分布计算值与模拟值的误差平方和最小化。在该优化研究中,误差平方和能够在第16个模拟步骤中,已成功从初始值50降低到小于2。计算得出的预制件设计总重量与目标总重量15.5g仅相差0.5g。在该优化流程中,模拟运行的次数并不等于单独模拟步骤的次数。每次模拟运行可包含更多的模拟步骤,构成是每次整个模拟运行。在整个16步骤模拟中,进行了总数为98次的模拟。包含3D加工模拟的完整模拟运行需要大约30分钟。该优化研究耗费大约2天的计算时间。
满足目标的优化结构
图6展示了缩减的预制件结构与初始结构的对比。优化后的预制件重量为15.5g,因而与目标重量恰好吻合。考虑到预制件瓶颈的5g重量,该优化相当于成功将重量降低了约22%。预制件继而进行注塑,并在实验室拉伸吹塑设备(Contiform LB1,制造商:德国诺伊特劳布林格Krones有限公司)上进行加工。设定的设备参数恰好符合由优化流程计算得出的参数。图7将瓶身壁厚分布的设定值、模拟值与测量值进行比较。计算值与设定值之间良好的一致性显而易见。测量值也与规格完美匹配。壁厚曲线在瓶肩位置瓶身高度约为30mm区域,也存在明显的超仰角。这里壁厚分布的显著变化是由于预制件瓶颈到瓶身的过渡。不仅外直径会显著降低,其预制件的壁厚也相应增加。在拉伸吹塑设备中的加热阶段,这里仅会产生微乎其微的能耗;并且材料也不会在该区域充分拉伸。尽管如此,计算得出的加工参数仍然对生产颇具价值,基于从这些加工参数,可在短时间内人工优化提升高品质瓶的生产。在优化流程的应用中,采用可替代选择材料(PLA),亦可得到近似的结果。结语
关于两步骤拉伸吹塑的预制件结构和加工参数的自动优化研究,其研究成果表明,通过优化流程,优化提升的预制件结构以及相应的加工参数可进行重复计算。不仅是优化设计,可调整的加工参数也能够通过计算得出。研究也表明要进行优化流程的基本条件,是进行现实加工模拟。由于存在模拟模型中的简化和限制条件,优化流程设定的加工参数并不能分毫不差地完美匹配,但其计算结果已经足以为人工优化操作提供良好的起点。
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