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Title:
COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD AND DEVICE FOR ASCERTAINING A FIBRE ORIENTATION OF A FIBRE-REINFORCED INJECTION-MOULDED COMPONENT
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2022/079095
Kind Code:
A1
Abstract:
A computer-implemented method for simulating a fibre orientation in a component that is produced in a plastics moulding process and consists of a fibre-plastic composite material, in particular for determining an in particular mechanical component quality; having the following steps: - performing (S1) an injection moulding simulation, wherein state variables are determined at integration points of the component for each time step depending on a fibre orientation determined individually for each integration point, - determining (S3) the fibre orientation for each integration point and each time step depending on the respective state variables using a fibre orientation model, the fibre orientation model being provided with at least one fibre orientation model parameter for the integration point in question, - individually providing (S5) the at least one fibre orientation model parameter for each integration point and each time step by way of a data-based parameter model depending on the respective state variables, wherein the parameter model is trained to ascertain the at least one fibre orientation model parameter depending on the state variables for the respective integration point and the respective time step.

Inventors:
KUGLER SUSANNE (DE)
KLOPPENBURG ERNST (DE)
LE BAUBE VIVIEN (DE)
Application Number:
PCT/EP2021/078299
Publication Date:
April 21, 2022
Filing Date:
October 13, 2021
Export Citation:
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Assignee:
BOSCH GMBH ROBERT (DE)
International Classes:
B29C45/00; B29C45/76; G06N20/00
Foreign References:
US20140310211A12014-10-16
US9862133B12018-01-09
Other References:
KUGLER SUSANNE KATRIN ET AL: "Fiber Orientation Predictions-A Review of Existing Models", JOURNAL OF COMPOSITES SCIENCE, vol. 4, no. 2, 8 June 2020 (2020-06-08), pages 69, XP055858289, Retrieved from the Internet DOI: 10.3390/jcs4020069
CHEN ZHANGXING ET AL: "Multiscale finite element modeling of sheet molding compound (SMC) composite structure based on stochastic mesostructure reconstruction", COMPOSITE STRUCTURES, ELSEVIER SCIENCE LTD, GB, vol. 188, 16 December 2017 (2017-12-16), pages 25 - 38, XP085345470, ISSN: 0263-8223, DOI: 10.1016/J.COMPSTRUCT.2017.12.039
H.-C. TSENGR.-Y. CHANGC.-H. HSU: "The use of principal spatial tensor to predict anisotropic fiber orientation in concentrated fiber suspensions", JOURNAL OF RHEOLOGY, vol. 62, no. 1, 2017, pages 312 - 320
S. K. KUGLER ET AL.: "Efficient parameter identification for macroscopic fiber orientation models with experimental data and a mechanistic fiber simulation", AIP CONFERENCE PROCEEDINGS, vol. 2205, 2020, pages 020050, Retrieved from the Internet
S. LINDSTRÖMT. UESAKA: "Simulation of the motion of flexible fibers in viscous fluid flow", PHYSICS OF FLUIDS, vol. 19, no. 11, 2007, pages 113307
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Claims:
Ansprüche

1. Computer-implementiertes Verfahren zur Simulation einer Faserorientierung in einem mit einem Kunststoffgießprozess hergestellten Bauteil aus einem Faser- Kunststoff-Verbundmaterial, insbesondere zum Bestimmen einer insbesondere mechanischen Bauteilqualität; mit folgenden Schritten:

Durchführen (Sl) einer Spritzgießsimulation, wobei Zustandsgrößen an Integrationspunkten des Bauteils für jeden Zeitschrift bestimmt werden,

Bestimmen (S3) der Faserorientierung für jeden Integrationspunkt und jeden Zeitschrift abhängig von den jeweiligen Zustandsgrößen mithilfe eines Faserorientierungsmodells, wobei dem Faserorientierungsmodell mindestens ein

Faserorientierungsmodellparameter für den betreffenden Integrationspunkt bereitgestellt wird, Individuelles Bereitstellen (S5) des mindestens einen Faserorientierungsmodellparameters für jeden Integrationspunkt und jeden Zeitschrift mithilfe eines datenbasierten Parametermodells abhängig von den jeweiligen Zustandsgrößen, wobei das Parametermodell trainiert ist, um den mindestens einen Faserorientierungsmodellparameter abhängig von den Zustandsgrößen für den jeweiligen Integrationspunkt und den jeweiligen Zeitschrift zu ermitteln.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Faserorientierungsmodellparameter eine

Diffusion, eine Retarding- Rate und einen Grad der Anisotropie an einem betreffenden Integrationspunkt für ein pARD-RSC-Modell als

Faserorientierungsmodell angeben.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Zustandsgrößen mindestens eine der Größen angeben: eine Faserlänge, ein Faservolumen, eine Scherrate, Faserradius, eine Matrixviskosität, ein Materialdruck, eine Materialtemperatur und eine Strömungsgeschwindigkeit. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das datenbasierten Parametermodell einem probabilistischen Gaußprozessmodell, einem neuronalen Netz oder einem Bayesschen neuronalen Netz entspricht. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei eine mechanische Simulation abhängig von einer Verteilung der Faserorientierungen an den Integrationspunkten nach dem Aushärten des Faser- Kunststoff- Verbundmaterials durchgeführt wird, um eine Bauteilqualität zu bestimmen. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das Parametermodell mit neuen Trainingsdatensätzen nachtrainiert wird, wenn die Zustandsgrößen für einen Integrationspunkt einen Punkt definieren, der außerhalb des für das Training der Parametermodelle verwendeten Zustandsgrößenraums liegt und insbesondere wenn die Zustandsgrößen für einen Integrationspunkt einen Punkt definieren, der einen Abstand zu einer konvexen Hülle des Zustandsgrößenraums, bezüglich dem das Parametermodell trainiert ist, aufweisen, der größer ist als ein vorgegebener Schwellenwert. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das Parametermodell ein Bayessches neuronales Netz oder für jeden der mindestens einen Faserorientierungsmodellparameter ein Gaußprozessmodell aufweist, wobei für die Zustandsgrößen an einem Integrationspunkt eine Modellunsicherheit für die Ermittlung des mindestens einen Faserorientierungsmodellparameter bestimmt wird, wobei das Parametermodell mit neuen Trainingsdatensätzen nachtrainiert wird, wenn die Modellunsicherheit für Zustandsgrößen an dem betreffenden Integrationspunkt einen vorgegebenen Schwellenwert übersteigt. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die simulierte Faserorientierung verwendet wird, um Herstellungsparameter des Kunststoffgießprozesses einzustellen. Computerimplementiertes Verfahren zum Trainieren eines datenbasierten Parametermodells, insbesondere zur Verwendung in einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei das datenbasierte Parametermodell mit Trainingsdatensätzen trainiert wird (S17), wobei Trainingsdatensätze für verschiedene vorgegebene Zustandsgrößenpunkte bestimmt werden (S11-S16), indem iterativ die Faserorientierungsmodellparameter des

Faserorientierungsmodells so angepasst werden, dass eine Abweichung zwischen einer mithilfe des Faserorientierungsmodells simulierten Faserorientierung für ein Referenzvolumen und einer mithilfe eines mikromechanischen Simulationsmodells simulierten Faserorientierung für das Referenzvolumen minimiert wird. Verfahren nach Anspruch 9, wobei das mikromechanische Simulationsmodells eine Diskreten Elemente Methode (DEM), eine Smoothed Particle Methodik oder eine moving particle semi-implicit (MPS) Methode umfasst. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, wobei der Trainingsdatensatz aus den Zustandsgrößenpunkt und den zuletzt gefundenen Faserorientierungsmodellparameter gebildet wird, wenn die Abweichung einen Schwellenwert unterschreitet. Vorrichtung zur Durchführung eines der Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche. Computerprogrammprodukt umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen. Maschinenlesbares Speichermedium, umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch einen Computer diesen veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen.

Description:
Beschreibung

Titel

Computer-implementiertes Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln einer Faserorientierung eines faserverstärkten Spritzgießbauteils

Technisches Gebiet

Die Erfindung betrifft Spritzgießprozesse zum Herstellen eines Bauteils aus einem Faser- Kunststoff- Verbundmaterial. Insbesondere betrifft die vorliegende Erfindung Verfahren zur Simulation von Faserorientierungen in einem durch einen Spritzgussprozess herstellbaren Bauteil.

Technischer Hintergrund

Spritzgussprozesse können mit Faser verstärkten Kunststoffmaterialien durchgeführt werden, um faserverstärkte Bauteile zu erhalten. Diese weisen gegenüber herkömmlichen, nur mit homogenen Materialien aufgebauten Bauteilen, verbesserte Bauteileigenschaften auf.

Zur Ermittlung einer Bauteilqualität derartiger faserverstärkter Bauteile werden üblicherweise Computersimulationen eingesetzt, um eine Bauteilqualität des Bauteils abschätzen zu können. Für das Verhalten der faserverstärkten Kunststoffbauteile ist die Anordnung und insbesondere die Orientierung der Fasern im fertigen Bauteil ein wichtiges Kriterium. Entsprechend ist ein wichtiger Bestandteil einer Simulation der Eigenschaften eines faserverstärkten Kunststoffbauteils, wie die Fasern in dem fertigen Bauteil verteilt, angeordnet und/oder ausgerichtet sind. Bei der Simulation von Spritzguss gefertigten Bauteilen müssen insbesondere die Strömungsverhältnisse während des Füllvorgangs der Form berücksichtigt werden, da sich aus den Strömungsverhältnissen die spätere Orientierung der Fasern ergibt.

Die Faserorientierung des flüssigen Faser- Kunststoff- Verbundmaterials während des Spritzgieß-/Füllvorgangs hängt maßgeblich von den örtlichen und zeitlichen Zustandsgrößen des Spritzgussprozesses, wie Druck, Temperatur, Strömungsgeschwindigkeit und dergleichen den an jedem Integrationspunkt, der Finite Elemente Gitter für die diskretisierten Zeitschritte ab.

Zur Optimierung des Spritzgussprozesses werden demnach bei der Produktentwicklung Simulationen des Spritzgießprozesses durchgeführt, um den Füllvorgang der Bauteilform zu überprüfen. Dies ermöglicht die Verbesserung der Bauteilform, der Materialzusammensetzung und der Prozessparameter des Spritzgussprozesses.

Für die Simulation der Faserorientierung in einer Spritzgießsimulation werden Faserorientierungsmodelle verwendet, um die lokale und zeitliche Faserorientierung basierend auf Effekten, wie Diffusion, reduzierte Deformation, anisotrope Diffusion und Excluded Volume Effekte, aus den Zustandsgrößen und den Materialparametern zu modellieren. Das Faserorientierungsmodell hängt von Faserorientierungsmodellparameter ab, die unabhängig von den Zustandsgrößen definiert sind und insbesondere materialabhängig sind.

Im Stand der Technik ist z.B. das pARD-RSC Modell bekannt. Das Modell wird in der Veröffentlichung H.-C. Tseng, R.-Y. Chang und C.-H. Hsu, „The use of principal spatial tensor to predict anisotropic fiber orientation in concentrated fiber suspensions“, Journal of Rheology, Bd. 62, Nr. 1, pp. 312-320, 2017 beschrieben. Das Modell hängt von mindestens drei Faserorientierungsmodellparametern ab, der Diffusion, der Retarding- Rate und dem Grad der Anisotropie. Diese Parameter werden vor der Durchführung der Simulation global definiert.

Die Genauigkeit der Bestimmung der Faserorientierung beim Spritzguss durch die existierenden Faserorientierungsmodelle ist nicht ausreichend, da die Faserorientierungsmodellparameter des Faserorientierungsmodells in der Regel global definiert werden. Die Faserorientierung kann mit komplexen mikromechanischen Modellen auch lokal bzw. für ein als einheitlich betrachtetes Referenzvolumen bzw. Volumenelement simuliert werden. Diese sind genauer, aber wegen des großen Rechenaufwands mit einem gängigem Simulationsverfahren, wie z.B. einer Diskreten Elemente Methode (DEM), einer Smoothed Particle Methodik oder der moving particle semi-implicit (MPS) Methode, nur für sehr kleine Referenzvolumen mit einer typischen Größe von z.B. 500 pm 3 umsetzbar. Solche Verfahren sind für Bauteile mit größeren Volumina aufgrund des hohen Rechenaufwands nicht praktikabel.

Offenbarung der Erfindung

Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Bestimmen einer Faserorientierung eines mithilfe eines Spritzgussprozesses hergestellten Bauteils insbesondere zum Bestimmen von Bauteileigenschaften des herzustellenden Bauteils, gemäß Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung und ein Spritzgusssystem gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen.

Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.

Gemäß einem ersten Aspekt ist ein computer-implementiertes Verfahren zur Simulation einer Faserorientierung in einem mit einem Kunststoffgießprozess hergestellten Bauteil aus Faser- Kunststoff- Verbundmaterial, insbesondere zum Bestimmen einer insbesondere mechanischen Bauteilqualität; mit folgenden Schritten:

Durchführen einer Spritzgießsimulation, um eine Verteilung der Faserorientierung an Integrationspunkten nach dem Aushärten des Faser- Kunststoff-Verbundmaterials zu erhalten, wobei Zustandsgrößen an Integrationspunkten des Bauteils für jeden Zeitschrift bestimmt werden, wobei die Zustandsgrößen vorzugsweise auch von einer für den jeweiligen Integrationspunkt individuell angenommenen Faserorientierung abhängig sein können, insbesondere bei einer iterativen Durchführung des Verfahrens. Bestimmen der Faserorientierung für jeden Integrationspunkt und jeden Zeitschrift abhängig von den jeweiligen Zustandsgrößen mithilfe eines Faserorientierungsmodells, wobei dem Faserorientierungsmodell mindestens ein Faserorientierungsmodellparameter für den betreffenden Integrationspunkt bereitgestellt wird, Individuelles Bereitstellen des mindestens einen Faserorientierungsmodellparameters für jeden Integrationspunkt und jeden Zeitschritt mithilfe eines datenbasierten Parametermodells abhängig von den jeweiligen Zustandsgrößen, wobei das Parametermodell trainiert ist, um den mindestens einen Faserorientierungsmodellparameter abhängig von den Zustandsgrößen für den jeweiligen Integrationspunkt und den jeweiligen Zeitschrift zu ermitteln.

Beispielsweise ist bei einer Finite-Elemente-Bauteil-Simulation von Bauteileigenschaften eines faserverstärkten Bauteils, insbesondere von mechanischen Eigenschaften des Bauteils, eine Kenntnis der örtlichen Faserorientierung in den durch die Integrationspunkte bestimmten Referenzvolumina/Volumenelementen des Bauteils erforderlich. Bei den Integrationspunkten kann es sich insbesondere um örtlich vorgegebene Punkte im Bauteil handeln, die insbesondere abhängig von der Diskretisierungsmethode, bzw. der eingesetzten Finiten Elemente sein können.

Das faserverstärkte Material kann dabei eine Vielzahl von Fasern umfassen, welche in einem Matrixmaterial eingebettet sind. Das Matrixmaterial ist dabei beispielsweise ein thermoplastischer Kunststoff. Bei dem Matrixmaterial handelt es sich bevorzugt um einen thermoplastischen Kunststoff wie beispielsweise Polyetheretherketon (PEEK), Polyphenylensulfid (PPS), Polysulfon (PSU), Polyetherimid (PEI), Polytetrafluorethylen (PTFE), Polybutylenterephthalat (PBT) oder einem Polyamid (PA). Die Fasern sind beispielsweise ausgewählt aus anorganischen Fasern wie Glasfasern, organischen Fasern wie Aramidfasern oder Kohlenstofffasern oder Naturfasern. Bei den Fasern kann es sich beispielsweise um Kurzfasern mit einer Länge kleiner 1000 pm, bevorzugt im Bereich von 100 pm bis 500 pm, handeln. Der Durchmesser 2r der Fasern liegt beispielsweise im Bereich von 5 pm bis 50 pm.

Die Faserorientierungen werden in der Regel mithilfe makroskopischer Faserorientierungsmodelle durch eine Spritzgießsimulation bestimmt. Die Simulation kann basierend auf einer Geometrie des zu fertigenden Spritzgussbauteils bzw. der entsprechenden Spritzgussform durchgeführt werden. Des Weiteren werden für die Simulation bevorzugt Prozessparameter wie die Temperatur, bei der das Spritzgießen erfolgt, einen Materialdruck und dergleichen vorgegeben.

Herkömmliche Spritzgießsimulationen, auch Füllsimulationen genannt, basierend auf Faserorientierungsmodellen, wie z.B. pARD-RSC, MRD, RSC usw., liefern derzeit keine ausreichende Genauigkeit der Faserorientierungen, da die örtlichen Faserorientierungen nur basierend auf Faserorientierungsmodellparametern, z.B. der Diffusion, der Retarding- Rate und dem Grad der Anisotropie (bei pARD-RSC), berücksichtigt werden, die lediglich global definiert sind und somit für einzelnen Integrationspunkte des Bauteils fehlerbehaftet sein können. Die Faserorientierungsmodellparameter bilden dabei Materialeigenschaften des faserverstärkten Materials ab.

Die Computersimulation kann beispielsweise unter Verwendung von Standardsoftware wie der Software Moldflow der Firma Autodesk oder der Open Source Software Open FOAM erfolgen.

Dagegen liefern mikromechanische Simulationsmodelle, die Faserorientierungen von einzelnen Fasern in einem Referenzvolumen simulieren können, gute Aussagen über die örtlichen Faserorientierungen bei sich ändernden Zustandsgrößen. Die Zustandsgrößen können mindestens eine der Größen Materialdruck, Materialtemperatur, Strömungsgeschwindigkeit, eine Faserlänge, ein Faservolumen, eine Matrixviskosität, eine Scherrate und/oder einen Faserradius angeben. Die Berechnung derartiger Mikromodelle ist sehr rechenaufwändig und kommt für die Simulation der Faserorientierung für das Volumen eines faserverstärkten Bauteils nicht in Betracht.

Das datenbasierten Parametermodell kann einem probabilistischen Gaußprozessmodell, einem neuronalen Netz oder einem Bayesschen neuronalen Netz entsprechen, wobei eine Gaußprozessregression aufgrund der physikalischen Zusammenhänge eine Glattheit der Parameter in Abhängigkeit der Zustandsgrößen vorteilhaft ist.

Gemäß obigem Verfahren ist vorgesehen, die Faserorientierungsmodellparameter eines Faserorientierungsmodells, nämlich z.B. die Diffusion Cl, die Retarding- Rate K und den Grad der Anisotropie für pARD-RSC, für jeden Integrationspunkt und in jedem Zeitschrift der Spritzgieß-Simulation abhängig von Zustandsgrößen zu variieren, die sich während der Spritzgießsimulation für jeden Integrationspunkt und für jeden Zeitschrift ergeben, wie z.B. die Faserlänge, das Faservolumen, die Matrixviskosität, eine Scherrate, einen Faserradius und dergleichen.

Der funktionale Zusammenhang zwischen den Zustandsgrößen und den Werten der Faserorientierungsmodellparameter werden jeweils (d.h. für jeden der Faserorientierungsmodellparameter) durch ein trainierbares datenbasiertes Parametermodell abgebildet.

Es kann vorgesehen sein, dass eine mechanische Simulation abhängig von einer Verteilung der Faserorientierungen an den Integrationspunkten nach dem Aushärten des Faser- Kunststoff- Verbundmaterials durchgeführt wird, um eine Bauteilqualität zu bestimmen.

Es kann vorgesehen sein, dass das Parametermodell mit neuen Trainingsdatensätzen nachtrainiert wird, wenn die Zustandsgrößen für einen Integrationspunkt einen Punkt definieren, der außerhalb des für das Training der Parametermodelle verwendeten Zustandsgrößenraums liegt und insbesondere wenn die Zustandsgrößen für einen Integrationspunkt einen Punkt definieren, der einen Abstand zu einer konvexen Hülle des Zustandsgrößenraums, bezüglich dem das Parametermodell trainiert ist, aufweisen, der größer ist als ein vorgegebener Schwellenwert.

Alternativ kann vorgesehen sein, dass das Parametermodell für jeden der mindestens einen Faserorientierungsmodellparameter ein Gaußprozessmodell aufweist, wobei für die Zustandsgrößen an einem Integrationspunkt eine

Modellunsicherheit für die Ermittlung des mindestens einen

Faserorientierungsmodellparameter bestimmt wird, wobei das Parametermodell mit neuen Trainingsdatensätzen nachtrainiert wird, wenn die Modellunsicherheit für Zustandsgrößen an dem betreffenden Integrationspunkt einen vorgegebenen Schwellenwert übersteigt.

Gemäß einem weiteren Aspekt, ist ein Verfahren zum Trainieren eines datenbasierten Parametermodells, insbesondere zur Verwendung in dem obigen Verfahren vorgesehen, wobei das datenbasierte Parametermodell mit Trainingsdatensätzen trainiert wird, wobei Trainingsdatensätze für verschiedene vorgegebene Zustandsgrößenpunkte, d.h. Kombinationen der Werte jeweils einer der Zustandsgrößen, bestimmt werden, indem iterativ die Faserorientierungsmodellparameter des Faserorientierungsmodells so angepasst werden, dass eine Abweichung zwischen einer mithilfe des Faserorientierungsmodells simulierten Faserorientierung für ein Referenzvolumen und einer mithilfe eines mikromechanischen Simulationsmodells simulierten Faserorientierung für das Referenzvolumen minimiert wird.

Es kann vorgesehen sein, dass das mikromechanische Simulationsmodells eine Diskreten Elemente Methode (DEM), eine Smoothed Particle Methodik oder eine moving particle semi-implicit (MPS) Methode umfasst.

Insbesondere kann der Trainingsdatensatz aus dem betrachteten Zustandsgrößenpunkt und den zuletzt gefundenen Faserorientierungsmodellparameter gebildet werden, wenn die quantifizierte Abweichung zwischen der mithilfe des Faserorientierungsmodells simulierten Faserorientierung für ein Referenzvolumen und der mithilfe eines mikromechanischen Simulationsmodells simulierten Faserorientierung für das Referenzvolumen einen Schwellenwert unterschreitet.

Das datenbasierte Parametermodell wird vorab mithilfe von Ergebnissen einer Simulation mit dem mikromechanischen Simulationsmodell trainiert. Dies wird durchgeführt, indem Trainingsdatenpunkte erstellt werden. Die Trainingsdatenpunkte werden jeweils erstellt, indem ein Zustandsgrößenpunkt für einen Satz der oben beispielhaft genannten Zustandsgrößen (Zustandsgrößenpunkt bzw. Versuchspunkt), wie z. B. der Faserlänge, dem Faservolumen, einer Matrixviskosität und dergleichen, den sich dazu ergebenden optimalen bzw. optimierten Faserorientierungsmodellparametern zugeordnet werden. Die optimalen Faserorientierungsmodellparameter ergeben sich aus einem Anpassen der Faserorientierungsmodellparameter des Faserorientierungsmodells an das Ergebnis der Faserorientierung aus der mikromechanischen Simulation an einem Integrationspunkt, der ein Referenzvolumen repräsentiert, so dass das Faserorientierungsmodell das Ergebnis der mikromechanischen Simulation für den betrachteten Zustandsgrößenpunkt bestmöglich repräsentiert.

Die für das Faserorientierungsmodell angenommenen Faserorientierungsmodellparameter werden in einem Optimierungsverfahren solange variiert, bis die Ergebnisse der Faserorientierungssimulation und der mikromechanischen Simulation an dem Integrationspunkt im Wesentlichen einander entsprechen. Die daraus resultierenden Faserorientierungsmodellparameter, d.h. z.B. die Diffusion, die Retarding- Rate und den Grad der Anisotropie für das pARD-RSC Modell, werden nun in das datenbasierte Parametermodell eingelernt. Die Anwendung des Parametermodells zur Bestimmung der Faserorientierungsmodellparameter in dem Faserorientierungsmodell kann nun an jedem Integrationspunkt einer Spritzgießsimulation angewendet werden und ermöglicht dann die örtlich und zeitlich angepasste Nutzung der Faserorientierungsmodellparameter für das Parametermodell zur Bestimmung der individuellen Faserorientierung für jeden Integrationspunkt und Zeitschrift.

Durch die Nutzung des Parametermodells zur Bestimmung der Faserorientierungen mit einem Faserorientierungsmodell mit örtlich und zeitlich individuell variierenden Faserorientierungsmodellparametern bleibt die Rechenzeit im Vergleich zu einer aufwändigen mikromechanischen Simulation über das gesamten Bauteilvolumen vertretbar, und gleichzeitig wird die Genauigkeit gegenüber einem herkömmlichen Ansatz basierend auf lediglich global definierten Faserorientierungsmodellparametern wesentlich erhöht. Die Faserorientierungsmodellparameter sind lediglich materialspezifisch und können für Simulationen zur Bestimmung der Faserorientierung in verschiedenen Bauteilgeometrien wiederverwendet werden.

Zum Bestimmen der Faserorientierungsmodellparameter mithilfe einer mikromechanischen Simulation kann beispielsweise ein Fit-Algorithmus bzw. ein Anpassungs-Algorithmus verwendet werden, der die entsprechenden Parameter des makroskopischen Modells derart anpasst, dass die von der Spritzgießsimulation getroffene Vorhersage des zeitlichen Verlaufs eines Faserorientierungstensors so gut wie möglich dem über die mikromechanische Simulation bestimmten zeitlichen Verlauf des Orientierungstensors entspricht. Der prinzipielle Ablauf des Bestimmens der Faserorientierungsmodellparameter aus einer mikromechanischen Simulation ist beispielsweise in S. K. Kugler et al. “Efficient parameter identification for macroscopic fiber orientation models with experimental data and a mechanistic fiber simulation”, AIP Conference Proceedings 2205, 020050 (2020); https://doi.Org/10.1063/l.5142965 beschrieben.

Die Simulation wird dabei schrittweise durchgeführt, wobei jedem Zeitschrift eine bestimmte Zeitspanne der Simulation entspricht. Die Zeitschrittweite wird in dem Modell bevorzugt numerisch angepasst über eine adaptive Schrittweitensteuerung.

Die Eingabeparameter der mikromechanischen Simulation umfassen die Zustandsgrößen eines betrachteten Zustandsgrößenpunktes, nebst Angaben zu dem Matrixmaterial, wie dessen Viskosität, und die Fasern wie deren Geometrie. Die mikromechanische Simulation umfasst ein Interaktionsmodell für die Fasern in dem viskosen Matrixmaterial. In der Simulation wird in jedem Zeitschrift zumindest die Position jeder Faser des Ensembles berechnet, wobei bevorzugt die Einwirkung der hydrodynamischen, Interaktions- und elastischen Kräfte berücksichtigt werden. Neben den Positionen der Fasern des Ensembles werden bevorzugt auch weitere Parameter wie die Geschwindigkeiten, die Winkelausrichtungen und/oder die Winkelgeschwindigkeiten der Fasern berechnet. Auch Kombinationen mehrerer dieser Parameter oder die Berechnung aller der genannten Parameter sind möglich.

Für die Simulation können die einzelnen Fasern beispielsweise als eine Kette von zylindrischen Stäben repräsentiert werden, welche über Kugelgelenke miteinander verbunden sind. Ein ähnliches Modell ist beispielsweise aus der Veröffentlichung S. Lindstrom und T. Uesaka, „Simulation of the motion of flexible fibers in viscous fluid flow,“ Physics of Fluids, Bd. 19, Nr. 11, p. 113307, 2007 bekannt.

Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung zur Simulation einer Faserorientierung in einem mit einem Kunststoffgießprozess hergestellten Bauteil aus Faser- Kunststoff- Verbundmaterial, insbesondere zum Bestimmen einer insbesondere mechanischen Bauteilqualität; vorgesehen, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist zum: Durchführen einer Spritzgießsimulation zur Bestimmung von Zustandsgrößen an Integrationspunkten des Bauteils für jeden Zeitschrift abhängig von einer für jeden Integrationspunkt individuell bestimmten Faserorientierung, um eine Verteilung der Faserorientierung an den Integrationspunkten nach dem Aushärten des Faser- Kunststoff- Verbundmaterials zu erhalten;

Bestimmen der Faserorientierung für jeden Integrationspunkt und jeden Zeitschrift abhängig von den jeweiligen Zustandsgrößen mithilfe eines Faserorientierungsmodells abhängig von Zustandsgrößen für den Integrationspunkt, wobei dem Faserorientierungsmodell mindestens ein Faserorientierungsmodellparameter für den betreffenden Integrationspunkt bereitgestellt wird,

Bereitstellen des mindestens einen Faserorientierungsmodellparameters für jeden Integrationspunkt und jeden Zeitschrift mithilfe eines datenbasierten Parametermodells abhängig von den jeweiligen Zustandsgrößen, wobei das Parametermodell trainiert ist, um den mindestens einen Faserorientierungsmodellparameter abhängig von den Zustandsgrößen für den jeweiligen Integrationspunkt und den jeweiligen Zeitschrift zu ermitteln.

Kurzbeschreibung der Zeichnungen

Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:

Figur 1 eine schematische Darstellung eines Spritzgusssystems;

Figur 2 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Betreiben eines Spritzgusssystems basierend auf einer Simulation einer Bauteilqualität; und

Figur 3 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Trainieren eines Parametermodells für Faserorientierungsmodellparameter eines

Faserorientierungsmodells. Beschreibung von Ausführungsformen

Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Spritzgusssystems 1, mit dem Spritzgussbauteile hergestellt werden können. Das Spritzgusssystem 1 weist ein Materialreservoir 2 auf, über das verflüssigtes Kunststoffmateri al mithilfe einer Pumpeinrichtung 3 in eine Bauteilform 4 gespritzt wird. Die Bauteilform bestimmt die geometrische Form des herzustellenden Bauteils. In der Bauteilform 4 verfestigt sich das Kunststoffmaterial, und das ausgehärtete Bauteil kann entnommen werden.

Das Spritzgusssystem 1 wird mithilfe einer Steuereinheit 5 gesteuert, durch die die Prozessparameter zum Betreiben des Spritzgusssystems vorgegeben werden. Dabei werden die Prozessparameter basierend auf den durch die Simulation erhaltenen Bauteileigenschaften, insbesondere mechanische, elektrische, optische oder sonstige Eigenschaften bzw. der Qualität des herzustellenden Bauteils vorgegeben.

Die optimale Einstellung von Prozessparametern des Spritzgusssystems, wie z.B. Materialtemperatur, Materialdruck und dergleichen, erfordert eine Bewertung der Bauteilqualität des hergestellten Bauteils. Diese wird maßgeblich durch seine Bauteileigenschaften, insbesondere seine mechanischen Eigenschaften, bestimmt und wird, da die Untersuchung der Bauteilqualität am hergestellten Bauteil aufwändig ist, in der Regel durch Finite-Elemente-Bauteilsimulationen ermittelt.

Zur Verbesserung der Eigenschaften des hergestellten Bauteils können dem Kunststoffmateri al Fasern hinzugegeben werden, so dass die Bauteileigenschaften erheblich verbessert werden können. Die Bauteileigenschaften hängen jedoch von der Faserorientierung ab, die sich im Bauteil lokal ändern kann, so dass die Finite-Elemente-Bauteilsimulation diese berücksichtigen sollte. Somit kann mithilfe der Finite-Elemente-Bauteilsimulation das Verhalten des Bauteils, insbesondere dessen mechanisches Verhalten, basierend auf einer Faserorientierung für die Integrationspunkte des Bauteils bestimmt werden. Die Faserorientierung wird mithilfe einer Spritzgießsimulation basierend auf einem Faserorientierungsmodell für jeden Integrationspunkt zu jedem Zeitschrift bestimmt.

Die Ermittlung der Faserorientierung erfolgt gemäß einem Verfahren zur Spritzgießsimulation wie es in dem Flussdiagramm der Figur 2 näher erläutert wird.

In Schritt S1 wird zunächst basierend auf einer an sich bekannten Spritzgießsimulation Zustandsgrößen für die Integrationspunkte des Bauteils für den aktuellen Zeitschrift und einer für jeden Integrationspunkt anzunehmenden Faserorientierung (initial vorgegeben oder für den letzten Zeitschrift) bestimmt. Die Integrationspunkte sind über das Bauteilvolumen verteilt. Die Zustandsgrößen können eine oder mehrere der folgenden Größen umfassen: eine Viskosität, eine Faserlänge, einen Faservolumenanteil, eine Scherrate, einen Faserradius, einen Druck, eine Materialtemperatur, eine Strömungsgeschwindigkeit und dergleichen.

In Schritt S2 werden mithilfe eines datenbasierten Parametermodells den Zustandsgrößen Faserorientierungsmodellparameter für jeden Integrationspunkt zugeordnet. Die Faserorientierungsmodellparameter können z.B. einen Diffusionsgrad, eine Retarding- Rate und einen Grad der Anisotropie für ein pARD- RSC Faserorientierungsmodell umfassen.

Das datenbasierte Parametermodell kann ein trainiertes Gaußprozessmodell umfassen. Insbesondere kann das Parametermodell für jeden zu modellierenden Faserorientierungsmodellparameter ein eigenes Gaußprozessmodell umfassen. Ferner kann das Parametermodell in Form neuronalen Netzen und/oder dergleichen ausgebildet sein. Das Parametermodell ist so trainiert, dass dem Zustandsgrößenpunkt, d.h einer bestimmten Kombination der Werte der berücksichtigten Zustandsgrößen, für einen Integrationspunkt (Position im Bauteil) die Faserorientierungsmodellparameter zugeordnet werden.

Durch lokale Vorgabe dieser Faserorientierungsmodellparameter kann in Schritt S3 mit diesem parametrierten Faserorientierungsmodell eine Faserorientierung für jeden Integrationspunkt vorgegeben werden. Da bei sich ändernden Faserorientierungen auch die Zustandsgrößen angepasst werden müssen, können die Schritte S1 bis S3 wiederholt durchgeführt werden, bis die Simulation konvergiert, d.h. z.B. bis eine Änderung der Zustandsgrößen und/oder eine Änderung der Faserorientierungen zwischen zwei aufeinanderfolgenden Zeitschriften einen vorgegebenen Schwellenwert unterschreitet.

Im Folgenden wird in Schritt S4 überprüft, ob das Verfahren beendet werden soll. Dies ist der Fall, wenn sich die Faserorientierungen an den Integrationspunkten aufgrund des Erstarrens des Materials nicht mehr ändern. Wird festgestellt, dass das Verfahren abgebrochen werden kann (Alternative: Ja), so kann das Verfahren in Schritt S5 unter Bereitstellen der Faserorientierungen an eine nachfolgende Bauteilsimulation beendet werden. Andernfalls (Alternative: Nein) wird das Verfahren mit Schritt S1 fortgesetzt.

Anhand des Flussdiagramms der Figur 3 wird ein Verfahren zum Trainieren des Parametermodells zur Ermittlung der Faserorientierungsmodellparameter als Grundlage für die obige Spritzgießsimulation der Faserorientierung näher beschrieben.

In Schritt Sil wird zunächst ein datenbasiertes Parametermodell bereitgestellt, um Faserorientierungsmodellparameter zur Berechnung der Faserorientierung durch ein Faserorientierungsmodell vorzugeben.

Das Parametermodell umfasst in diesem Ausführungsbeispiel Gaußprozessmodelle für jeden Faserorientierungsmodellparameter, die trainiert werden, um basierend auf den Zustandsgrößen Faserorientierungs-Simulation benötigte Faserorientierung bereitzustellen.

Mit den datenbasierten Parametermodellen können für beliebige Punkte im Eingangsraum (Kombination von Zustandsgrößen) die Faserorientierungsmodellparameter bestimmt werden. Das Gauß-Prozess-Modell als Parametermodell ist geeignet, da aufgrund der physikalischen Zusammenhänge eine Glattheit des Verlaufs der Faserorientierungsmodellparameter in Abhängigkeit der Zustandsgrößen erwartet wird, die durch Gaußprozessmodelle gut abgebildet werden kann. Die Erstellung der Parametermodelle kann mit vorgegebenen Sätzen aus Wertekombinationen von Zustandsgrößen eines Versuchsplans erfolgen.

Zum Trainieren des Parametermodells wird der Versuchsplan mit den variierenden Kombinationen aus Zustandsgrößen genutzt.

In Schritt S12 wird in einer mikromechanischen Simulation an einem Integrationspunkt, der einem Referenzvolumen entspricht, eine Faserorientierung abhängig von einer ausgewählten Kombination von Zustandsgrößen ermittelt. Die Ausgabe der mikromechanischen Simulation ist eine Faserorientierungsevolution über die Zeit für die durch den Zustandsgrößenpunkt angegebenen Materialparameter des Versuchspunktes.

Anschließend wird in Schritt S13 für dieselbe Kombination von Zustandsgrößen eine Spritzgießsimulation basierend auf einem Faserorientierungsmodell mit angenommenen Faserorientierungsmodellparametern durchgeführt.

In Schritt S14 werden die aus beiden Simulationen erhaltenen Faserorientierungen miteinander verglichen. Weichen die Faserorientierungen um mehr als einen Schwellenwert voneinander ab (Alternative: Ja), so wird Schritt S12 mit variierten Faserorientierungsmodellparametern wiederholt. Andernfalls (Alternative: Nein) werden in Schritt S15 die zuletzt ermittelten Faserorientierungsmodellparameter dem ausgewählten Zustandsgrößenpunkt zugeordnet.

In Schritt S16 wird überprüft, ob für Zustandsgrößenpunkte Faserorientierungsmodellparameter bestimmt werden sollen. Ist dies der Fall (Alternative: Ja) so wird zu Schritt S12 zurückgesprungen, andernfalls wird das Verfahren mit Schritt S17 fortgesetzt.

In Schritt S17 werden die so erhaltenen Trainingsdaten aus Zustandsgrößenpunkten und zugeordneten Faserorientierungsmodellparameter zum Training des Parametermodells (bei Gaußprozessmodellen eines für jeden Faserorientierungsmodellparameter) verwendet. Basierend auf dem ermittelten Parametermodell und dem durch dieses parametrierten Faserorientierungsmodell können nun in einer Spritzgießsimulation die Faserorientierungen in dem Bauteil für jeden Integrationspunkt ermittelt werden. Dabei werden die Faserorientierungen entlang einer Fließlinie entwickelt, die durch Integrationspunkte verläuft. Somit existiert eine Konvektion, die für die Faserorientierungsberechnung an einem Integrationspunkt die

Faserorientierungspunkte von den Integrationspunkten, die davor auf der Fließlinie liegen, berücksichtigt.

Durch eine Bauteilsimulation können auf Grundlage der Faserorientierung im Bauteil die Bauteilqualität bewertet werden. Durch die Möglichkeit der Bewertung der Bauteilqualität können die Prozessparameter für das Spritzgussverfahren entsprechend angepasst werden, um die Qualität, d. h. z.B. die mechanische Festigkeit, des hergestellten Bauteils weiter zu erhöhen.

Allgemein ist die Strömungssimulation unabhängig von der Berechnung des Faserorientierungsmodells, da das Faserorientierungsmodell als Post- Processing auf den Ergebnissen der Strömungssimulation berechnet wird. Damit kann der Versuchsplan zur Erstellung der Trainingsdatensätze basierend auf den mikromechanischen Simulationen genauer auf das tatsächlich benötigte Gebiet im Eingangsgrößenraum abgestimmt werden, wodurch der Rechenaufwand für die mikromechanischen Simulationen eingespart werden kann.

Wurde das Training des datenbasierten Parametermodells nicht auf das gerade betrachtete Bauteil abgestimmt, kann der Fall auftreten, dass die betrachteten Zustandsgrößenpunkte außerhalb des für das Training der Parametermodelle verwendeten Zustandsgrößenraums liegen. Damit kann das Parametermodell keine genaue Vorhersage der Faserorientierungsmodellparameter mehr liefern, d. h. die Faserorientierungsmodellparameter müssen als ungültig eingestuft werden. Dies kann bei der Spritzgießsimulation für jeden Integrationspunkt und in jedem Zeitschrift überprüft werden.

Im oben beschriebenen Fall des Trainings des Parametermodells mit den Zustandsgrößenpunkten der Trainingsdatensätze kann dazu die konvexe Hülle des Zustandsgrößenraums herangezogen werden. Liegt ein Abfragepunkt weiter als eine Schwelle außerhalb einer solchen konvexen Hülle, kann die Modellausgabe des Parametermodells als ungültig eingestuft werden, und das Parametermodell muss zunächst erweitert bzw. nachtrainiert werden. Alternativ kann zur Überprüfung der Gültigkeit der Ausgabe des Parametermodells die auf den Gauß-Prozess-Modellen bereitgestellte Angabe zur Standardabweichung des Vorhersageergebnisses verwendet werden. Für die Standardabweichung wird dann eine Schwelle festgelegt, wobei bei Überschreiten des entsprechenden Schwellenwertes die Modellausgabe als ungültig eingestuft wird und ein Nachtrainieren des Parametermodells initiiert wird.