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HyperMesh 与MoldFlow 联合仿真在解决轿车仪表板翘曲收缩上的应用

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发表于 2009-11-4 20:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
1 概述

4 h4 D; m) |4 l7 d, E! ?1 ~随着中国汽车工业的快速发展,中国已进入汽车消费时代。汽车工业的竞争也在加剧,迫使企业要不断地降低成本、提高产品质量、缩短新车型的研发和上市时间。在轿车领域,车用塑料件的使用越来越广泛,如保险杠、仪表板、门板等内饰和外饰产品。传统的模具设计方法已无法适应产品的更新换代和提高质量的要求。计算机辅助工程(CAE)技术日益成为解决塑料产品开发、模具设计中的薄弱环节的有效途径。8 M8 E7 h6 w& G. ]) s
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仪表板是轿车内饰产品中最重要的组成部分,它不仅起到内部装饰的作用,而且是驾驶、娱乐、安全设备的重要载体。轿车仪表板由于结构复杂、局部区域厚度分布不均匀,在注塑过程中易产生翘曲和收缩等问题。moldflow 中面网格模型在模拟流动、冷却、翘曲上具有精度高、计算时间短的优点,但建立复杂产品的中面模型的建模能力有限,比较耗时耗力,因此采用了HyperMesh 与MoldFlow 联合仿真技术,利用HyperMesh 强大的几何处理和网格生成技术,快速提出复杂模型的中面,并产生网格指标优良的有限元模型。% i( f( `3 T6 g/ {6 }- V% `
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2 仪表板几何处理
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轿车仪表板有如下特点:A 面光顺,但在B 面上有很多特征,如起加强作用的加强筋,起连接作用的卡扣和焊接柱,这些特征的存在大大增加了抽取中面的难度和工作量,HyperMesh 具有强大的中面生成能力,从CAD 模型中生成较高质量的中面模型,再辅以offset、trim 等功能对局部细节进行修补,即可完成中面模型。图1 为仪表板CAD 模型,图2 为修补完成的中面模型。
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对于中面模型,要精确模拟塑料的流动,要在某一特征尺寸变化处分厚度,以反映厚度变化对模流分析的影响,在本文中,每隔一很小值分一个厚度。图3 为仪表板局部区域,蓝色区域比其他区域厚,因此在其连接处分两个厚度,使其均匀过渡。不同厚度值的特征放在不同的component 中,对于复杂模型便于查看和管理,有利于后续的网格生成。
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3 有限元网格生成7 U( {& p7 W+ v" r
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在模流分析中,冷却和翘曲分析对三角形网格质量要求很高,一个厚度至少要多排单元,aspect ratio 的平均值和最大值都有一定的规范值。HyperMesh 能够生成高质量的R-trias 三角形网格,如图4 和图5 所示,加强筋高度与长度相比尺寸很小,蓝色区域的过渡处分了两个厚度,HyperMesh 仍能一次生成符合指标要求的多排网格,大大减少了网格调整的工作。利用smooth、cleanup、equivalence 等网格自动优化功能,大大提高了网格工作的效率和网格质量。. K( k8 |( z& r+ Q
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4 MoldFlow 模流分析
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将生成的网格导入MoldFlow 中,进行模流分析建模。建立热流道和冷流道,采用三个进料口;建立冷却系统,采用8 条水路,进行冷却、流动和翘曲分析,如图6 所示。对于仪表板模具来说,各方面工艺参数需严格控制,否则会引起填充不均衡、冷却不均匀、变形及残余应力大等缺陷。图7 为保压结束后仪表板气囊盖板附件的温度分布,很明显,此处由于较厚,积聚较多热量,如在冷却过程中此处不加强冷却,会出现较大缩痕。图8为冷却结束后得到的翘曲结果,仪表板长度和宽度方向都有很大翘曲,无法满足装配需要。
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很显然,此流动方案虽然合理,但冷却方案有问题,需进行改进。在热量聚集区处增加水井,加强冷却效果,如图9 所示。对比发现,此方案冷却效果较好,制品表面温度分布较均匀,温差下降70%,最大翘曲变形量控制在合理范围内,缩痕也大大减小。
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5 结论
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采用HyperMesh 与MoldFlow 联合仿真,利用HyperMesh 强大的几何处理和网格生成技术,快速产生网格指标优良的模型。在MoldFlow 中对冷却方案进行优化,基本解决了仪表板的翘曲和收缩问题,避免了重新开模带来的成本和时间上的损失。
发表于 2010-4-9 16:54 | 显示全部楼层
顶顶顶吧!
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发表于 2010-4-18 21:51 | 显示全部楼层
太强悍了,谢谢,学习
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发表于 2010-5-31 10:22 | 显示全部楼层
楼主的发表,确实不错,值得学习,顶
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发表于 2010-6-8 18:12 | 显示全部楼层
这个不错,要顶上去!
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发表于 2010-7-6 01:43 | 显示全部楼层
哇…樓主實在太厲害了~
# k. `1 Z: ]* J* ]& w* r. D這網格要修很久吧!
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发表于 2010-9-25 13:58 | 显示全部楼层
顶,有用,学习了
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发表于 2010-9-25 19:21 | 显示全部楼层
太强悍了,谢谢,学习
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