Bauteiloptimierung mittels statistischer Versuchsplanung (DoE)

Wenn es um die finale Geometrie geht, gibt es vor allem in der frühen Phase einer Bauteilentwicklung viele Unbekannte. Wie dick darf die Wanddicke sein, um eine bestimmte Zykluszeit zu erreichen? Auf einer Dichtfläche dürfen keine Einfallstellen entstehen: Wie darf die angrenzende Rippegeometrie maximal sein, um mögliche Einfallstellen einzugrenzen?  Wie kann ich eine Bindenaht mittels Fließbremse, Fließhilfe oder Anspritzpunktposition effektiv verschieben?  Wie erreiche ich mit einem faserverstärkten Material einen ausreichend geringen Verzug, um das Bauteil im Anschluss Ultraschallverschweißen zu können?

All diese Fragen könnten in Ihrer Entwicklungsphase schon mal aufgetreten sein. Bisher sind Sie vielleicht hergegangen und haben mit Hilfe einiger Iterationsschleifen in einem Prototypenwerkzeug die optimale Bauteilgeometrie gesucht? Unser Ziel ist es, die Anzahl dieser realen Schleifen zu reduzieren und so Ihren Entwicklungsprozess zu beschleunigen und kostengünstiger zu gestalten. Anders als bei der intuitiven Vorgehensweise werden bei einer DoE (Design of Experiment) Wechselwirkungen und funktionale Zusammenhänge von Einflussparametern/Einflussfaktoren berücksichtigt: Das lokale Aufdicken eines Bereichs, um eine dahinterliegende Dickstelle mit Nachdruck versorgen zu können, kann unter Umständen zu Einfallstellen führen. Oder auch eine Rippe zur Reduzierung des Bauteilverzugs, kann eine Verlängerung der Zykluszeit verursachen.

In einem Versuchsplan werden die Anzahl und das zulässige Intervall der zu untersuchenden Parametern festgelegt (z.B. die Rippendicke darf im Bereich von 0,7 bis 1,2 mm in 0,1er Schritten variieren). Dazu ist es notwendig auch das gewünschte Ziel zu definieren (z.B. der Verzug an den Punkten P1, P2 und P3 darf nicht größer als 0,2 mm sein). Die Simulation berechnet bei Bedarf Ergebnisse für jede, im Rahmen des vorgegebenen Bereichs vorstellbare Kombinationsmöglichkeit (vollfaktoriell) oder selektiert der DoE entsprechend. Die Ergebnisse werden in einer Tabelle aufgelistet und können so direkt untereinander verglichen werden (siehe Abb. 1). Über definierte Ziele und eine kunden-, anwendungs- und bauteilspezifische Gewichtung der untersuchten Parameter kann anschließend die beste Variante selektiert werden.

Ein großer Vorteil der virtuellen DoE ist die autonome Bauteiloptimierung, bei der Eingabeparameter definiert und variiert werden können, ohne dass eine händische konstruktive Änderung notwendig wird. Für Sie als Kunden heißt das: Sie sparen Kosten und Ihre Entwicklungszeit wird deutlich verkürzt.

Die nachfolgende Liste stellt verschiedene Problemstellungen dar, bei denen eine statistische Versuchsplanung sinnvoll sein kann:

  • Angussausbalancierung z.B. bei Mehrfachkavitäten und Familienwerkzeugen
  • Anspritzposition z.B. bei der Verschiebung einer Bindenaht aus kritischen Bereichen
  • Lokale Wanddickenänderungen z.B. zur Optimierung der Nachdruckversorgung
  • Globale Wanddickenänderungen z.B. zur Reduzierung der Zykluszeit oder zur Minimierung des Verzugs
  • Temperatureinfluss (Masse- und Werkzeugtemperatur) z.B. Hotspots, Zykluszeit
  • Spritz- und Prozessparameter z.B. zur Optimierung der Faserorientierung
  • Virtuelle Erstbemusterung zur Optimierung und Findung von optimalen Prozessparametern

Abbildung 1: Aus einem definierten Input und über festgelegte, messbare Ziele werden alle möglichen Ergebnisse durch SIGMASOFT® ermittelt und graphisch dargestellt. In diesem Beispiel war das Ziel, dass der Verzug in den 6 grau umrandeten Messstellen minimiert wird, damit die Ebenheit des Bauteils gegeben ist. Zusätzlich sollten keine Bindenähte in mechanisch belasteten Bereichen liegen (mittels der Strukturanalyse wurden mögliche kritische Bereiche ermittelt). Um dieses Ziel zu erreichen, wurde als Input die Lage des Anspritzpunktes, eine Fließhilfe im Bereich des Bogens und einer Fließbremse im Bereich des Bodens gearbeitet. Die einzelnen Ergebnisse können u.a. als Parallelkoordinaten visualisiert und dann entsprechend bewertet werden.