Suchen

Sigma Engineering

Spritzgieß-Simulation für Polymere jetzt auf höherem Niveau

| Redakteur: Peter Königsreuther

Auf der Plast 2018 werden die „Sigmasoft Virtual Molding Technologie“ und die neue „Autonomous Optimization Technologie“ dem italienischen Markt präsentiert. Letztere ist ein neuer Simulationsansatz zur Optimierung von Kunststoff- und Gummianwendungen.

Firmen zum Thema

Bei der „Autonomous Optimization Technologie“ definiert der Benutzer genau welche Details an seinem Bauteil oder Prozess optimiert werden sollen, wie Sigma erklärt. Hier wird gezeigt, wie die Arbeit mit dem neuen System im Prinzip beginnt.
Bei der „Autonomous Optimization Technologie“ definiert der Benutzer genau welche Details an seinem Bauteil oder Prozess optimiert werden sollen, wie Sigma erklärt. Hier wird gezeigt, wie die Arbeit mit dem neuen System im Prinzip beginnt.
(Bild: Sigma)

– Zwischen dem 29. Mai und dem 1. Juni 2018 findet in Mailand die Plast 2018 statt. Die Sigma Engineering GmbH aus Aachen, heißt es, stellt dort dann erstmals ihre „Sigmasoft Virtual Molding Technologie“ für Kunststoff- und Kautschukanwendungen am Stand A167 in der Halle 11 aus.

Computer wird zur virtuellen Spritzgießmaschine

Das markenrechtlich geschützte „Sigmasoft Virtual Molding“ verwandelt laut Sigma den Computer in eine virtuelle Spritzgießmaschine, in der Bauteil, Werkzeug und Prozess ohne Verschwendung von Ressourcen entwickelt und bewertet werden können. Darüber hinaus müsse die echte Spritzgießmaschine nicht länger für teure und zeitraubende Trial-and-Error-Versuche missbraucht werden und stehe demzufolge auch in der Entwicklungsphase der Produktion voll zur Verfügung.

Bildergalerie

Schnell zur optimalen Spritzgießantwort

In einer Zeit, in der Spritzgießprozesse immer höheren Standards bezüglich der Bauteilqualität sowie der Kosten- und Zeiteffizienz entsprechen müssen, ist „Sigmasoft Virtual Molding“ die ideale Hilfe, um optimale Lösungen für ein bestimmtes Problem schnell zu finden, wie Sigma erklärt. Bis jetzt seien die Spritzgießsimulation, sowie auch der Prozess ans sich, in der Realität zumindest zum Teil durch Trial-and-Error-Aktionen dominiert worden. Der Benutzer stellt dazu Material-, Geometriedaten und Prozesseinstellungen bereit und die Software liefert für diese Kombination an Vorgaben ein Ergebnis, sagt Sigma. Vor allem aber, wenn die optimale Lösung aus einer ungewöhnlichen Kombination der verschiedenen Parameter bestehe, sei es relativ unwahrscheinlich, oder sehr zeitaufwändig, diese passende Antwort darauf durch die üblichen Trial-and-Error-Versuche schnell zu finden.

Die Alternative zu Trial-and-Error-Aufwand

Dieses Problem werde mit der neuen „Autonomous Optimization Technologie“ gelöst. Anstatt mehrere Ansätze zu testen reicht nun die Definition eines Ziels, wie zum Beispiel „minimaler Verzug“, und die Eingabe der möglichen Freiheitsgrade von Materialien, Geometrien und Variablen aus, so Sigma. Auf Basis dieser Daten berechne die Software selbstständig die idealen Parameter für das vordefinierte Ziel. So stelle diese neue Methode den konventionellen Ansatz komplett auf den Kopf (siehe Bilderstrecke) und sei in der Lage die optimalen Prozesseinstellungen autonom zu bestimmen. Der Benutzer komme in den Genuss nach nur einer Berechnung das Prozessfenster für die Produktion festlegen zu können. So werden nicht nur Zeit und Geld eingespart, sondern auch die Entwicklung innovativer Ansätze, welche die Qualität der Bauteile erheblich steigern können, stark vereinfacht, betont Sigma.

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de (ID: 45254438)