Informação profissional para a indústria de plásticos portuguesa

Moldex3D considera a reação da máquina para aproximar mais a simulação da realidade

Teresa Neves, sócia-gerente da Simulflow

17/03/2021
Os sistemas cíber-físicos (abreviadamente ditos CPS, do inglês cyber-physical systems), pela sua natureza numéricos e colaborativos, têm uma enorme aptidão para estabelecer conexões com o mundo real por meio da internet das coisas (IoT) e da internet dos serviços (IoS). São por isso uma tecnologia chave no sistema da Indústria 4.0.
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Persiste ainda, contudo, uma lacuna entre o campo teórico e o efetivo comportamento das máquinas, por variados fatores, como, por exemplo, razões de engenharia mecânica, de composição dos materiais e do rendimento da unidade de comando. Num tempo em que os processos pré-produtivos são essencialmente numéricos, a integração do mundo físico com o mundo digital é uma questão importante e candente. O conceito CPS na moldagem por injeção reside na integração entre a simulação da moldagem e as máquinas de injeção.

Normalmente, consideramos a velocidade de resposta de uma máquina de injeção totalmente elétrica como superior e a de uma máquina de injeção hidráulica como inferior (Fig. 1). Também partimos do princípio que a velocidade real de enchimento e a pressão de compactação serão as mesmas que definimos. No entanto, na realidade, isso leva a uma diferença entre a teoria e o resultado da resposta real.

Fig...
Fig. 1 A diferença de resposta da máquina entre uma máquina de injeção totalmente elétrica e uma máquina de injeção hidráulica

A Fig. 2 mostra o resultado da velocidade de resposta de uma máquina de injeção totalmente elétrica. A velocidade definida é de 90 mm/s. A partir da figura podemos verificar que a velocidade de injeção não é atingida de imediato. A velocidade definida é atingida gradualmente após um intervalo de tempo causado pela resistência mecânica. Quando a velocidade real de injeção atingir 95% da velocidade definida, o tempo de resposta da máquina abranda até que a velocidade de injeção atinja os valores previamente definidos. É difícil controlar manualmente o tempo de resposta, esta é a razão pela qual precisamos da identificação da máquina, para que este fator possa ser incluído na análise.

Fig. 2 As variações do tempo de resposta de uma máquina de injeção totalmente elétrica
Fig. 2 As variações do tempo de resposta de uma máquina de injeção totalmente elétrica

Na Figura 3 podemos ver os efeitos das diferentes velocidades de resposta obtidas para a mesma configuração da velocidade de injeção (150 mm/s). Quanto menor for o tempo de resposta mais rapidamente pode atingir a velocidade de injeção definida e vice-versa. Além disso, pese embora o tempo configurado seja o mesmo, nem o valor da pressão de injeção nem o tempo de comutação é o mesmo pelo facto de os valores do tempo de resposta serem diferentes.

Fig. 3 Os efeitos dos diferentes tempos de resposta sobre o tempo e a pressão
Fig. 3 Os efeitos dos diferentes tempos de resposta sobre o tempo e a pressão

Para avaliar os efeitos da resposta real da máquina, o Moldex3D recolhe os dados da resposta da máquina com base nos métodos experimentais. O fluxograma da caracterização da resposta da máquina pode ser observado na Figura 4.

Fig. 4 O fluxo de trabalho experimental da resposta da máquina
Fig. 4 O fluxo de trabalho experimental da resposta da máquina

Os utilizadores podem selecionar os tipos de máquinas, os moldes e os materiais e recolher os dados experimentais de diversas configurações de velocidade e pressão. Então podem identificar os parâmetros de resposta das máquinas com base na Teoria de Controlo e aplicar os dados na análise de simulação com o Moldex3D.

Após a recolha dos parâmetros da máquina, os utilizadores têm de transferir o ficheiro dos parâmetros da máquina para a base de dados de máquinas no Assistente de Processo (Process Wizard) Moldex3D (Fig. 5) e selecionar a máquina no Assistente de Processo sem alterar as configurações. O Solucionador (Solver) Moldex3D vai então fazer uma análise com base na resposta efetiva da máquina permitindo obter resultados da simulação mais precisos (Fig. 6).

Fig. 5 Introdução do ficheiro de parâmetros na base de dados da máquina
Fig. 5 Introdução do ficheiro de parâmetros na base de dados da máquina
Fig. 6 A velocidade muda após a identificação da máquina
Fig. 6 A velocidade muda após a identificação da máquina

Levando em linha de conta a resposta da máquina no mundo real, os utilizadores podem fazer refletir com mais precisão as condições reais de produção nas simulações. As condições de otimização do processo obtidas a partir da simulação podem então ser aplicadas diretamente na fábrica, colmatando a lacuna entre a simulação e a realidade.

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