Plast 2018 – Erhöhte Bauteilqualität und Effizienz mittels Autonomous Optimization

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Neue SIGMASOFT® Technologie bringt Spritzgießsimulation auf das nächste Level

2018 stellt SIGMA Engineering zum ersten Mal mit einem eigenen Stand auf der Plast in Mailand aus. Auf der Messe werden die SIGMASOFT® Virtual Molding Technologie und die neue Autonomous Optimization dem italienischen Markt präsentiert. Die Autonomous Optimization ist ein komplett neuer Simulationsansatz zur Optimierung von Kunststoff- und Gummianwendungen.

Aachen, 16. April 2018 – Zwischen dem 29. Mai und dem 1. Juni 2018 findet in Mailand, Italien, die Plast statt und die SIGMA Engineering GmbH, Aachen, stellt ihre SIGMASOFT® Virtual Molding Technologie für Kunststoff- und Kautschukanwendungen an Stand A167 in Halle 11 aus. SIGMA stellt zum ersten Mal an einem eigenen Stand aus und baut so ihr Engagement auf dem italienischen Markt aus und stärkt die Beziehungen zu lokalen Kunden.

Auf der Messe haben italienische Spritzgießer die Chance aus erster Hand mehr über die Möglichkeiten und Vorteile von SIGMASOFT® Virtual Molding und der Autonomous Optimization Technologie für ihre tägliche Arbeit zu erfahren. SIGMASOFT® Virtual Molding verwandelt den Computer in eine virtuelle Spritzgießmaschine, in der Bauteil, Werkzeug und Prozess ohne Verschwendung von Ressourcen entwickelt und bewertet werden können. Darüber hinaus muss die echte Spritzgießmaschine nicht für Trial-and-Error Versuche genutzt werden und steht auch in der Entwicklungsphase der Produktion zur Verfügung.

In einer Zeit, in der Spritzgussanwendungen immer höheren Standards bezüglich Bauteilqualität sowie Kosten- und Zeiteffizienz entsprechen müssen, ist SIGMASOFT® Virtual Molding die ideale Hilfe zur Findung der optimalen Lösung für ein bestimmtes Problem. Bis jetzt bestand die Spritzgießsimulation, wie auch der Prozess in der Realität, zumindest zum Teil aus Trial-and-Error. Der Benutzer stellt Material-, Geometriedaten und Prozesseinstellungen bereit, die Software liefert für diese Kombination an Vorgaben ein Ergebnis (Abb. 1). Vor allem wenn die optimale Lösung aus einer ungewöhnlichen Kombination der verschiedenen Parameter besteht, ist es jedoch unwahrscheinlich oder sehr zeitaufwändig, diese Lösung mittels Trial-and-Error zu finden.

Dieses Problem wird mit der neuen Autonomous Optimization Technologie gelöst. Anstatt mehrere Ansätze zu testen reicht nun die Definition eines Ziels, z.B. minimaler Verzug, und der möglichen Freiheitsgrade von Materialen, Geometrien und Variablen aus – auf Basis dieser Daten berechnet die Software selbstständig die idealen Parameter für das vordefinierte Ziel. Somit stellt diese neue Technologie den konventionellen Ansatz komplett auf den Kopf (Abb. 2) und ist in der Lage autonom die optimalen Prozesseinstellungen zu bestimmen, sodass der Benutzer nach nur einer Berechnung das Prozessfenster für die Produktion festlegen kann. So werden nicht nur Zeit und Geld eingespart, auch die Entwicklung innovativer Ansätze, welche die Qualität der Bauteile erheblich steigern können, wird stark vereinfacht.

Abbildung 1 – Bei konventionellen Ansätzen für Spritzgusssimulationen stellt der Benutzer eine Kombination aus Geometrien, Materialien und Prozesseinstellungen bereit und erhält ein Ergebnis für diesen spezifischen Punkt im Prozessfenster   

Abbildung 2 – Bei der Autonomous Optimization Technologie definiert der Benutzer genau welche Details an seinem Bauteil oder Prozess optimiert werden sollen, die Software liefert die idealen Prozesseinstellungen zur Erreichung dieses Optimums

 

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