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Moldex3D, AI e simulazione nei processi di stampaggio plastica

Moldex3D è uno dei software più avanzati per la simulazione del processo di stampaggio a iniezione delle materie plastiche. È utilizzato in ambito industriale per:

•Analizzare il riempimento della cavità (filling)

•Simulare il compattamento (packing)

•Valutare la fase di raffreddamento (cooling)

•Prevedere deformazioni e ritiri (warpage)

•Ottimizzare sistemi di canali, ugelli, temperature, pressioni

Grazie al suo solutore 3D BLM (Boundary Layer Mesh) altamente accurato, Moldex3D permette di prevedere difetti prima di realizzare lo stampo, riducendo costi e tempi di sviluppo.

Come l’Intelligenza Artificiale sta cambiando la simulazione del processo di stampaggio a iniezione delle materie plastiche

Negli ultimi anni AI e Machine Learning sono diventati complementi strategici della simulazione CAE.

Le principali applicazioni sono:

Ottimizzazione automatica dello stampo e dei parametri di processo

L’AI può analizzare centinaia o migliaia di combinazioni di:

•Temperature stampo e materiale

•Pressione/velocità di iniezione

•Tempi ciclo

•Dimensioni e posizione dei punti d’iniezione

per proporre la configurazione ottimale, riducendo difetti come:

•Linee di giunzione

•Intrappolamenti d’aria

•Ritiri differenziali

•Deformazioni

Il punto di partenza prima di considerare un’applicazione ad Intelligenza Artificiale:

Innanzitutto, dobbiamo avere un data base di informazioni valido ed esteso.

Per quanto ci riguarda non meno di una base di 100 progetti e, di conseguenza, un numero adeguato di simulazione (4 o 5 per progetto).

Questo serve per “addestrare” l’algoritmo su cui si basa l’applicazione di Moldex3D (ISLM) e renderlo efficiente nelle risposte

Che cos’è ISLM?

iSLM è la piattaforma di gestione dati intelligente e interattiva, integrata in Moldex3D e progettata per le aziende di ingegneria delle materie plastiche.

Gli elementi di gestione dei dati includono le dimensioni delle caratteristiche del modello, le dimensioni e il tipo di gate, la progettazione del sistema di raffreddamento, i parametri di prova dello stampo, i risultati delle simulazioni CAE, ecc. Gli utenti possono centralizzare in modo semplice i dati importanti e preziosi nella piattaforma iSLM durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo del prodotto.

ISLM opera come:

•Gestore dei progetti e delle soluzioni in Moldex3D

•Gestore della conoscenza relativa ai processi

•Cruscotto decisionale dei dati (Data Dashboard)

•Gestione del Mold Tryout

•Gestione delle attività inerenti la simulazione nel suo complesso e i processi a valle della simulazione

•Gestione delle sicurezze

Quindi ISLM è lo strumento ideale nell’utilizzo di Moldex3D per porre le basi verso il discorso AI applicata.

L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale in Moldex3D permette di definire e individuare correttamente e velocemente i parametri decisionali stabilendo la loro priorità in termini di importanza relativamente al processo considerato, partendo dal materiale, poi al modello e infine al processo in sé.

Ad esempio: Come identificare tipologia e dimensione dei gates e posizionamento dei punti di iniezione

ISLM combina i benefici derivati dalla simulazione numerica (accuratezza di Moldex3D) e la capacità di predizione dell’algoritmo AI (Efficienza), sulla base di modelli surrogati e fornendo i risultati in tempo reale

Il problema di base è quello indicato sopra; ovvero l’applicativo AI deve essere allenato e formato su un data base di una mole consistente informazioni (modelli, materiali e parametri storici di processo).

Solo così tramite una ricerca basata su modelli surrogati è in grado di fornire una soluzione valida.

L’algoritmo ha come obiettivo di definire la curva mediana AI Interference/risultati delle simulazioni e proporla come risultato atteso (analisi predittiva)

Questa metodologia, basata sull’Intelligenza Artificiale permette alla simulazione con Moldex3D di seguire un percorso verso l’ottimizzazione del processo.

Lo stato attuale, senza apporto delle capacità introdotte dall’intelligenza artificiale in Moldex3D, permette di determinare posizione dell'attacco, condizione primaria nella progettazione dello stampo.

Attualmente, trovare la posizione dell'attacco o degli attacchi attraverso l'esperienza e calcoli ripetuti risulta poco efficiente.

Il sistema di simulazione in Moldex3D/ISLM, basato sull’Intelligenza Artificiale, rimpiazza parzialmente l’attività CAE di simulazione tramite l’utilizzo di modelli AI surrogati; lo strumento basato sui calcoli iterativi raggiunge molto più velocemente l’obiettivo e in questo caso indica la posizione ottimale dei gates

Stesso discorso vale anche per altri tipi di obiettivo della simulazione; ad es.: Raggiungere il livello minimo ottimo di pressione all’ugello

Quindi, cercando di riassumere in modo sintetico i vantaggi dell’introduzione di un sistema CAE (come Moldex3D) basato sull’intelligenza Artificiale:

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A)Metamodelli e modelli surrogati

Come descritto precedentemente, I modelli AI “imparano” dalle simulazioni Moldex3D e possono:

•Predire rapidamente risultati simili senza rieseguire la simulazione completa

•Rendere più rapido il workflow di progettazione

•Permettere ottimizzazioni in tempo reale

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B) Rilevamento difetti e diagnostica predittiva

Combinando dati da simulazioni + dati reali macchina, l’AI può:

•Identificare pattern che portano a difetti (warpage, burn marks, sink marks…)

•Prevedere deviazioni prima che avvengano

•Suggerire correzioni ai parametri

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C) Generative Design per lo stampo

L’AI può generare automaticamente:

•sistemi di raffreddamento ottimizzati (anche per additive manufacturing)

•punti d’iniezione ottimali

•layout dei canali di colata

per migliorare qualità e ridurre il consumo energetico.

E tutto questo vale non solo per i processi di stampaggio ad iniezione, ma anche per tutti gli altri:

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Simulazione nei processi di stampaggio plastica

La combinazione tra Moldex3d e AI porta a un nuovo concetto di simulazione sia nello sviluppo prodotto sia nei processi di stampaggio in ambiente termoplastico e termoreattivo (Gomme, elastomeri, SLR, PU ecc.)

Stampaggio a iniezione standard

•Ottimizzazione dinamica di pressioni/temperature

•Previsione in tempo reale di difetti

•Simulazioni CFD avanzate per riempimento e micro-canali

Stampaggio a iniezione-gas / water assist (GAIM, WAIM)

•Modelli predittivi delle traiettorie gas/acqua

•Rischio di breakthrough e difetti di superficie

Stampaggio di materiali compositi

•Simulazione orientamento fibre (Fiber Orientation Prediction)

•Integrato con modelli AI per prevedere anisotropia e warpage

Stampaggio a iniezione multicomponente e sovrastampaggio (2K/3K)

•Simulazione di interfacce