Lesson 31 翹曲變形概述.

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1 Lesson 31 翹曲變形概述

2 翹曲的原因 塑件中的收縮變化 收縮變化的形式 在塑件中不同區域的收縮變化 厚度方向的收縮變化 分子排列平行及垂直方向的 收縮變化

3 影響收縮的因素 PVT (pressure/volume/temperature) 冷卻速率不同 流動所產生的方向性 模具的約束
不同結晶度 流動所產生的方向性 平行和垂直方向的收縮不同 模具的約束 在模具中表面元素沒有收縮 在厚度方向溫度不同 導致彎曲效應

4 翹曲的原因 不均勻冷卻 公母模面之元素溫度差異 不均勻收縮 塑件中不同區域的收縮變化 也叫做區域性收縮 分子配向性效應
在分子配向的平行及垂直方向收縮變化 也叫做配向性效應

5 翹曲的原因 冷卻不均 沿厚度方向收縮不均的結果 由於; 模穴表面溫度不均 溫度沿厚度方向變化 模具的熱性質 Tensile Stress
Hot Side Cold Side Tensile Stress

6 翹曲的原因 收縮不均(又稱區域性收縮) 整個塑件收縮分佈不均的結果 由於; 厚度不均 澆口位置 冷卻系統的設計或冷卻參數 成型條件

7 翹曲的原因 中間進澆的收縮不均現象 在中央的區域有較大的收縮時 在中央的區域收縮較小時 Area shrinkage

8 翹曲的原因 分子方向性效應 流動平行及垂直方向收縮量不同的結果 由於; 方向性 分子方向性 玻纖配向 澆口位置 冷卻系統的設計或冷卻參數
成型條件

9 翹曲的原因 中間進澆的分子方向性效應 垂直收縮較大時 平行收縮較大時

10 收縮面積Vs.配向性影響 Material Orientation Direction Area A. Shrinkage due
Perp. Shrinkage Par. Shrinkage Area A. Shrinkage due to Orientation Effects Area B. Dotted Square Area Shrinkage Area A = Area B

11 收縮模式預測 Residual Stress (理論的) Residual Strain (經驗值) shrinkage data
uncorrected (沒修正過) no shrinkage data corrected (CRIMS) (修正過) shrinkage data

12 殘留應力計算模式 以計算熱傳與壓力所引之發殘留應力分配情況 提供厚度方向有限元素應力值 平行方向 垂直方向 輸入到主要的分析程式裡
何時修改收縮資料 需要翹曲更精確時

13 Moldflow’s CRIMS模式 CRIMS stands for Corrected Residual In-Mold Stress
Free 考慮下列因素 體積收縮 因塑膠物性所產生的收縮 由平均 PVT data計算 結晶度 由結晶動力學計算 評估結晶度對體積收縮的影響 結晶度越大收縮越大 Volume Temp Pressure Crystallinity

14 Moldflow’s CRIMS模式 模具的約束 塑膠的移動受模穴中外型的約束 在厚的方向可以正常收縮 塑件頂出後應力的釋放
Fixed Free 模具的約束 塑膠的移動受模穴中外型的約束 在厚的方向可以正常收縮 塑件頂出後應力的釋放 依照溫度變化的情形 留在模穴的時間 方向性 由在凝固時的剪切應力來決定 考慮應力的釋放 流動時其平行及垂直方向收縮不均

15 檢視 CRIMS 程序 理論應力分配和結構資料 模型修正 應力在X方向 應力在Y方向 量測收縮資料 – 平行與垂直之流動 應力分析

16 殘留應力計算方法 電腦計算程序是將熱傳與壓力對纖維所引起的殘留應力如下面說明 沒添加纖維材料其計算程序與上敘相似,不需要計算其機械性質屬性

17 Moldflow 收縮測試 量測標準化的標簽平板模型 預先指定的壓力位置 預先指定溫度的位置 預先指定的區域中的平行與垂直的收縮
寬廣的成型條件測試範圍採用100個不同厚度分佈試片

18 修正模式 用實驗資料來修正理論模型以提供極好預測能力

19 殘留應變方法 經驗方法隨著模型不同而收縮

20 殘留應變方法 固定係數給予一個材料及決定收縮性質程序(從水平及垂直收縮資料中)融入上述兩個方程式中 測量是從流動分析中計算的
為關於這兩個方法的進一步細節, 參閱翹曲預測理論文獻

21 何時使用收縮預測模式? 假如在材料中沒有收縮資料,軟體將會使用未修正殘留應力方式分析
假如在材料中有收縮測試資料,材料實驗室將決定最準確預測方式及設定紀錄在材料庫中 部分材料中, CRIMS模式將提供精準預測 如材料物性資料非常少時, CRIMS模式將無法提供可靠的結果,其殘留應變模式將被設定在材料資料庫中 收縮模式資料庫可以修改複製 建立個人資料庫 (不建議)

22 QUESTIONS?