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Figure 1: Surface properties for all the ratios

グリーンサンド鋳型におけるケイ砂とベントナイトの組成が亜鉛合金鋳造品の特性に与える影響

鋳物の品質を左右する「鋳型」の科学:亜鉛合金の硬度と強度を最大化するベントナイトの最適比率とは? 本技術概要は、Zatil Alyani Mohd Amin氏らによって発表された学術論文「Properties of Zinc alloy cast product with different composition of Silica Sand and Bentonite in Green Sand Mould」に基づいています。ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)の専門家向けに、株式会社CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がダイカスト専門家にとって重要なのか 自動車産業や装飾品分野において、軽量化と高機能化の要求が高まる中、亜鉛合金は重要な役割を担っています。ダイカストや砂型鋳造など様々な製造法が存在しますが、特にグリーンサンド鋳造法は、低コストで砂を再利用できるため、多品種少量生産において依然として強力な選択肢です。 しかし、この方法には課題も伴います。鋳型の品質が最終製品の品質に直結するため、鋳肌の粗さ、内部欠陥、機械的強度のばらつきなどが常に問題となります。本研究は、グリーンサンドの主成分であるケイ砂とベントナイト(粘土)の配合比が、鋳造される亜鉛合金(Zn-3Al-2Mg)の物理的・機械的特性にどのような影響を及ぼすかを解明することを目的としています。この研究は、鋳型と溶湯の相互作用という鋳造の基本原理を深く探求しており、その知見はプロセスが異なるHPDCの専門家にとっても、品質向上へのヒントを与えてくれます。 アプローチ:研究方法の概要 本研究では、この課題を解明するために、体系的な実験が計画されました。 研究チームは、ケイ砂とベントナイトの比率を7段階に変化させたグリーンサンド鋳型を準備しました(Table 1参照)。ベントナイトの含有量は、5%から17%の範囲で設定され、水分量は全ての鋳型で一定に保たれました。 この鋳型に、Zn-3Al-2Mg(亜鉛-アルミニウム3%-マグネシウム2%)の三元合金を溶融して注入しました。鋳造後、得られた7種類のサンプルに対して、以下の評価を実施しました。 このアプローチにより、鋳型の組成という単一の変数が、最終製品の複数の品質指標にどのように影響するかを直接的に比較することが可能になりました。 発見:主要な研究結果とデータ 実験の結果、鋳型のベントナイト含有量が鋳造品の特性に顕著な影響を与えることが明らかになりました。 HPDCオペレーションへの実践的な示唆 この研究はグリーンサンド鋳造に関するものですが、その根本的な知見はHPDCの現場にも応用できます。 論文詳細 Properties of Zinc alloy cast product with different composition of Silica Sand and Bentonite in Green Sand

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Figure 2.3 Schematic of a low and high angle grain boundary and the angle of misorientation [8].

Properties of the nanocrystalline layers obtained by methods of severe plastic deformation in metals and alloys for biomedical applications

重度の塑性変形(SPD)技術が金属部品の耐食性と硬度をいかに向上させるか:最新研究の解説 本技術概要は、Konrad Skowron氏による学術論文「Properties of the nanocrystalline layers obtained by methods of severe plastic deformation in metals and alloys for biomedical applications」(2021年)に基づいています。HPDC専門家のために、CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 高性能な金属部品の寿命と信頼性は、その表面特性に大きく左右されます。特に、疲労破壊、摩耗、腐食といった劣化プロセスは、部品の表面から発生することがほとんどです(Introduction, p. 17)。従来、物理蒸着(PVD)や化学蒸着(CVD)のような表面コーティング技術が用いられてきましたが、基材との密着性に課題が残る場合があります。 これに対し、重度の塑性変形(SPD)を基盤とする表面改質技術は、部品自体に大きな塑性ひずみを加えて表層を自己的にナノ結晶化させるため、基材と一体化した強固な改質層を形成できるという利点があります(Introduction, p. 17)。この技術がもたらす微細構造の変化と、それが硬度や耐食性といった最終的な部品性能にどう影響するのかを理解することは、次世代の高性能部品開発において極めて重要です。 アプローチ:研究手法の解明 本研究では、生体医療用途で注目されるマグネシウム、チタン、316Lステンレス鋼を対象に、2つの代表的なSPD表面処理法を適用しました。 これらの処理によって形成されたナノ結晶層の内部構造、特に結晶格子欠陥の種類と分布を評価するため、本研究では陽電子消滅分光法(PAS)というユニークな分析手法が中心的に用いられました(Abstract, p. 7)。PASは、材料中の空孔(原子空孔)や転位といった微小な欠陥を非破壊で高感度に検出できるため、塑性変形によって導入された欠陥構造を詳細に解明するのに適しています。このほか、マイクロ硬度試験、X線回折(XRD)、電子後方散乱回折(EBSD)、電気化学的腐食試験などが組み合わせて用いられました。 ブレークスルー:主要な研究結果とデータ 本研究により、SPD処理が各種金属の表面特性に与える影響について、以下の重要な知見が得られました。 実践的な示唆:あなたのHPDCオペレーションへの応用 本研究は生体医療用金属を対象としていますが、その知見は、自動車、航空宇宙、エレクトロニクス分野など、高い表面耐久性が求められるダイカスト部品にも応用可能です。 論文詳細 Properties of the nanocrystalline layers obtained by methods of severe plastic deformation in metals and

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FIG. 6.1 Portions of tensile stress -strain  curves in metals.1 (a) Elastic behavior. (b) Elastic and plastic behaviors.

エンジニアリング材料の特性:『機械設計ハンドブック』から学ぶ、高信頼性部品設計のための基礎知識

本技術概要は、Theodore Gela, D.Eng.Sc.著「MECHANICAL DESIGN HANDBOOK」収録の「CHAPTER 6: PROPERTIES OF ENGINEERING MATERIALS」に基づいています。ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)の専門家のために、株式会社CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの基礎知識がHPDC専門家にとって重要なのか エンジニアリング部品、特に自動車や航空宇宙といった要求の厳しい分野で使用されるダイカスト製品の設計において、材料の選定は成功の鍵を握ります。セクション6.1で概説されているように、材料の選択は、単に静的な強度だけでなく、弾性特性(剛性)、塑性特性(降伏条件)、時間依存特性(クリープ、応力緩和)、破壊現象(疲労、脆性遷移)、さらには使用環境との化学的相互作用(酸化、腐食)まで、多岐にわたる要因を考慮する必要があります。これらの特性を総合的に理解せずに行われた設計は、予期せぬトラブルやコスト増大のリスクを常に抱えています。 アプローチ:標準化試験と材料科学の融合 本書が採用するアプローチは、標準化された試験法から得られる具体的なデータを、材料科学の基本原理と結びつけることです。例えば、セクション6.2で詳述されている引張試験は、降伏強度や引張強度といった基本的な強度特性を定量化します(Figure 6.1)。さらに、セクション6.7で示される相図(Figure 6.16)は、合金の組成と温度に対する構造変化を予測し、熱処理の可能性を示唆します。このように、本書は具体的な試験データと基礎的な冶金学の知識を組み合わせることで、材料挙動を予測し、制御するためのフレームワークを提供します。 重要な発見:データが示す材料挙動の核心 本書は、材料特性を支配する複数の重要な要因を明らかにしています。 HPDCオペレーションへの実践的な示唆 本書で解説されている基本原理は、高品質なダイカスト製品を製造するための実践的な指針となります。 資料詳細 CHAPTER 6 PROPERTIES OF ENGINEERING MATERIALS 1. 概要 2. 要旨 本章は、エンジニアリングコンポーネントおよびデバイスの材料選定に必要な、材料特性と特定環境下での挙動に関する知識を提供する。標準化された試験から得られるデータを基に、弾性特性、塑性特性、時間依存特性、破壊現象、熱特性、化学的相互作用について解説し、材料の微細構造と性能の関連性を強調する。 3. 序論 工学設計における材料選定は、材料特性と使用環境に関する知識に依存する。本章では、予備設計段階で一般的に使用される標準化試験データに基づき、材料選定における重要な考慮事項を概説する。これには、剛性、降伏条件、クリープ、疲労、熱膨張、耐食性などが含まれる。 4. 研究の要約 研究トピックの背景: エンジニアリング技術の進歩に伴い、材料にはより厳しい性能が要求される。これに応えるためには、機械的、熱的、冶金的処理が材料の構造と特性にどのように影響するかを理解する基本的なアプローチが必要である。 目的: 設計エンジニアが、データに基づいた合理的な材料選定を行えるよう、工学材料の主要な特性とその評価方法に関する包括的な知識を提供すること。 コア研究: 引張特性、原子配列と変形メカニズム、加工硬化、熱処理、表面硬化、残留応力、衝撃特性、疲労特性、高温・低温特性、放射線損傷など、材料の挙動を支配する広範なトピックを網羅的に解説する。 5. 研究方法論 本章は、特定の研究論文ではなく、確立された材料試験法と材料科学の原理に基づいた解説書である。 6. 主要な結果 図の名称リスト: 7. 結論 工学材料の選定と応用における成功は、その特性を支配する基本原理の深い理解にかかっている。材料の微細構造は、熱処理や機械加工といったプロセスによって変化し、それが最終的な強度、靭性、疲労寿命、耐食性といった性能を決定づける。したがって、設計エンジニアは、材料の仕様書に記載された数値だけでなく、そのデータがどのような条件下で得られたものか、そしてその材料が製造プロセスを経てどのような変化を遂げるかを考慮しなければならない。 8.

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Figure 11. Casting produced by gray iron lost foam (left) and aluminum investment

Promoting Distance Learning in Metal Casting by Implementing Four Simulation Activities

鋳造エンジニアのための重要な発見:この画期的な研究は、シミュレーションが従来のハンズオントレーニングに代わり、収縮、ホットスポット、流動性といった複雑な鋳造コンセプトのより深い理解をいかに提供できるかを示しています。 この技術概要は、[Dr. Sam Ramrattan, Dr. Matthew Cavalli P.E.]によって執筆され、[American Society for Engineering Education (ASEE)]から年に発行された学術論文「[Promoting Distance Learning in Metal Casting by Implementing Four Simulation Activities]」に基づいています。HPDC専門家のために、CASTMANの専門家が要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:この研究がHPDC専門家にとって重要な理由 数十年にわたり、金属鋳造の教育はハンズオンの実験室体験に大きく依存してきました。。しかし、COVID-19パンデミックのような前例のない状況は、この伝統的なモデルに挑戦し、教育の継続性を脅かしました。。この問題は学術界に限ったことではありません。産業界は、ファウンドリ4.0の原則に沿って、デジタルツールに習熟した次世代のエンジニアを必要としています。。本研究は、シミュレーション技術を活用して理論と実践の間のギャップを埋めることにより、この差し迫ったニーズに対応します。これはパンデミック中の必要性から生まれた解決策ですが、将来の工学教育と労働力育成に広範な影響を及ぼします。 アプローチ:方法論の解明 この研究では、従来の金属鋳造コース(EDMM 3520)を8週間の遠隔学習形式に転換しました。。ハンズオンの実験室を代替するために、研究者たちは学生が段階的に概念を構築できるように、4つのシミュレーション活動を慎重に設計しました。彼らは、学生が標準的なノートPCでアクセス可能な、合理化された5段階のプロセス(モデルのインポート、部品の選択、コンポーネントの作成、プロセスの設定、シミュレーションの実行)を使用する鋳造シミュレーションソフトウェアを選択しました。。このアプローチは、従来のコースの実践的な側面を模倣するだけでなく、業界でますます普及しているツールを使用して、学生が現実世界の鋳造問題を解決する力を与えました。。 ブレークスルー:主要な発見とデータ この研究は、4つの対象を絞った活動を通じて、シミュレーションベースの学習の有効性を体系的に実証しました。 HPDC製品への実践的な示唆 この学術研究は、現実の製造環境に直接的な影響を与えます。 論文詳細 [論文名] Promoting Distance Learning in Metal Casting by Implementing Four Simulation Activities 1. 概要: 2. 要旨: 金属鋳造業界には、北米で30未満の認定鋳造教育財団(FEF)の大学/カレッジしかありません。このため、質の高い教育プログラムを支援し、維持することが重要です。過去35年間、金属鋳造シミュレーションツールは、主に研究開発において学界と提携してきました。同時に、金属鋳造業界は、シミュレーションが主要な役割を果たす製造へのデジタルアプローチを採用しています。教育機関は、学部レベルで凝固およびシミュレーション技術を取り入れる必要があります。凝固シミュレーションは、遠隔学習を介した入門工学コースで、学生の金属鋳造概念の理解を支援する効果的なツールとなり得るでしょうか?著者らは、実際のシミュレーション問題(鋳物のホットスポット検出、鋳物の表面積対体積の問題、様々な鋳造合金の流動性、設計最適化、歩留まり計算)を含む一連のモジュールの使用を拡大することを調査しました。流動および凝固シミュレーション活動の実施は、COVID-19パンデミックが工学コースの従来の対面およびハンズオン学習活動を禁止したときに、金属鋳造入門コースで探求されました。参加者は、2020年夏学期中のウェスタンミシガン大学の2年生/3年生レベルの工学学生18人でした。鋳造流動および凝固予測分析は、コースに先立ってゲート設計が実験的に評価された実際の鋳造試験から検証されました。有効性の研究は、凝固シミュレーション活動の前後のコース課題および試験スコアの評価を比較した後に報告されました。コース評価の最後に、遠隔学習凝固シミュレーション体験に関する学生からのフィードバックが求められました。シミュレーション活動が説明され、出力分析が提供されました。この経験は、遠隔教育における効率的で効果的な教育ツールとしてのシミュレーションの役割についての洞察を伝えました。結果は、どのプラットフォームでも金属鋳造入門を教える際のシミュレーションソフトウェアツールの採用と実施を支持しました。 3. 序論: 金属鋳造入門コースは、何十年もの間同じ方法で教えられてきました。このコースの前提条件は、材料科学(冶金学、流体力学、熱力学)の理解を必要とします。。最終的に、コースの実験室部分は、成形、溶解、充填の側面を実証するために使用され、産業安全も忘れられていませんでした。場合によっては、鋳造シミュレーションソフトウェアが提示または実演されますが、その技術は金属鋳造入門の教育学の中心ではありません。鋳造シミュレーション技術は、凝固、ライザー、ゲート設計を含むより高度なコースのためにしばしば予約されています。。本稿の著者らはこの考えを支持し、主題の適切な理解のために理論と実践の両方を提供する金属鋳造カリキュラムを奨励しています。2020年、COVID-19の発生は、社会に前例のない課題と運営上の混乱をもたらしました。鋳造業界は、訓練/教育を受けた労働力に関する不足に対処し、金属鋳造教育を改善するためにギアを切り替える必要があります。パンデミックは、教育においてスマートで回復力のある戦略が必要とされる私たちの世界を変えました。

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Figure 2. Integration of Value Stream Mapping with Simulation

Unlocking Hidden Efficiency: How Value Stream Mapping Transforms Die Casting Operations

バリューストリームマッピング(VSM)でダイカストの生産性を6%向上:学術論文から学ぶ、製造現場のムダ削減術 本技術概要は、Pradip Gunaki氏およびS.N. Teli氏によって執筆され、Journal of Emerging Technologies and Innovative Research (JETIR)に2015年に掲載された学術論文「Productivity Improvement by Value Stream Mapping in Die Casting Industry」に基づいています。ダイカスト専門家の皆様のために、株式会社CASTMANのエキスパートが要約・分析いたしました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がダイカスト専門家にとって重要なのか グローバル市場での競争が激化する中、製造業はより高い柔軟性、競争力、高品質な製品を低コストで提供することが求められています。。特に、顧客の要求が多様化し、カスタマイズ品の受注が増加するダイカスト業界において、生産システムの効率化は喫緊の課題です。本研究で対象となった企業(論文内では「XYZ社」)では、価値を生まない「非付加価値活動」が原因でサイクルタイムが増加し、顧客の要求納期を満たすことが困難になるという問題に直面していました。これは、多くのダイカスト工場が共感するであろう、生産性と顧客満足度の間で板挟みになる典型的な状況と言えます。この研究は、こうした現場の切実な課題に対し、リーン生産方式の強力なツールを用いて解決策を提示するものです。 アプローチ:研究手法の解明 本研究では、生産性向上のための核心的なツールとしてバリューストリームマッピング(VSM)が採用されました。VSMは、トヨタ生産方式を源流とする可視化ツールであり、材料が顧客の手に渡るまでの全プロセス(付加価値活動と非付加価値活動の両方)をマップ化し、無駄を特定・削減することを目的とします。。 研究チームは、以下のステップでアプローチしました。(Figure 1参照) このシミュレーションとの統合アプローチ(Figure 2参照)により、勘や経験だけに頼らない、データに基づいた確実な改善プロセスを実現しています。 ブレークスルー:主要な発見とデータ 本研究から得られた最も重要な結果は、VSMとシミュレーションを用いた体系的なアプローチが、生産性向上に直接的な効果をもたらすことをデータで証明した点です。 貴社のHPDCオペレーションへの実践的な示唆 本研究の結果は、理論に留まらず、実際のダイカスト工場のオペレーション改善に直結する貴重な知見を提供します。 論文詳細 Productivity Improvement by Value Stream Mapping in Die Casting Industry 1. 概要: 2. 論文要旨: バリューストリームマッピング(VSM)は、付加価値を生まないステップを特定し、除去または合理化することによって、製造、生産、ビジネスプロセスにおける無駄を明らかにする評価を得ています。プロセスの現状を反映するためにフロー図が描かれます。非付加価値活動は、各ステップ内およびステップ間で、時間とリソースの無駄によって特定されます。このプロセスは、シミュレーションソフトウェアの助けを借りて分析され、それを必要最小限の活動にまで劇的に削減・単純化する機会を探ります。無駄を減らすことで、プロセス全体における付加価値時間の割合が増加し、プロセスのスループット速度が向上します。これにより、再設計されたプロセスはより効果的(正しいことが行われる)かつ効率的(より少ないリソースで済む)になります。本稿では、Arenaシミュレーションソフトウェアを用いて、ダイカスト業界における非付加価値活動を排除するための是正手法について説明します。再設計されたプロセスは、プロセスのステップと情報の流れが再設計、単純化され、コストが削減され、生産性が向上した未来の状態でフローチャート化されます。 3. 序論: バリューストリームマップは、顧客にとっての価値を創造するプロセス/活動のエンドツーエンドの集合体です。バリューストリームとは、製品を主要なフロー、すなわち(a)原材料から顧客の手に渡るまでの生産フロー、および(b)コンセプトから市場投入までの設計フロー、を通じて送り出すために現在必要とされるすべての活動(付加価値および非付加価値の両方)を指します。。グローバル市場における競争の激化は、メーカーに柔軟性、競争力、高品質な製品を提供し、生産コストの削減を確実にする生産システムとプロセスの開発を強いています。。VSMは、無駄を特定し排除することに焦点を当てた経営哲学を適用することにより、コスト削減に重点を置いています。。 4. 研究の概要:

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Figure 4. Cold Chamber Process (Groover, 2007)

Process and Tool Design for the High Integrity Die Casting of Aluminum and Magnesium Alloys

高整合性ダイカストにおけるプロセス・金型設計:アルミニウム・マグネシウム合金の鋳造欠陥を克服する 本テクニカルブリーフは、Varun Nandakumar氏が2014年にオハイオ州立大学大学院に提出した修士論文「Process and Tool Design for the High Integrity Die Casting of Aluminum and Magnesium Alloys」に基づいています。ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)の専門家のために、CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 自動車業界では、燃費向上と排出ガス規制の強化という大きな流れの中で、車体の軽量化が最重要課題の一つとなっています。このため、従来の鉄鋼部品をアルミニウムやマグネシウムといった軽量合金に置き換える動きが加速しています。しかし、これらの軽量合金を構造部品に適用する際、製造プロセスが大きな壁となります。 特に、高い生産性を誇るHPDCは、そのプロセス特性上、溶融金属が高速で金型キャビティに射出されるため、空気の巻き込みや、アルミニウム溶湯に溶け込んだ水素ガスに起因する鋳巣(ポロシティ)の発生が避けられませんでした(Figure 11)。これらの内部欠陥は、部品の機械的特性(特に伸び)を著しく低下させ、熱処理時に「膨れ」を引き起こす原因となるため、HPDC製の部品はこれまで、高い強度や延性が求められる安全・構造部品への採用が見送られてきました。 本研究は、この根本的な課題に正面から取り組み、「どうすれば従来のHPDCプロセスで、構造部品に求められる高い品質(高整合性)を達成できるか」という問いに答えることを目指しています。 アプローチ:研究手法の解明 本研究では、高整合性鋳造を実現するために、鋳巣の2大要因である「溶存水素」と「巻き込み空気」をそれぞれターゲットとした、包括的なアプローチを採用しました。 ブレークスルー:主要な研究結果とデータ 本研究により、高整合性ダイカスト部品の製造に向けた、具体的かつ実践的な知見が得られました。 HPDC製品への実践的な示唆 本研究の成果は、理論に留まらず、実際の製造現場に直接応用できる多くのヒントを提供します。 論文詳細 Process and Tool Design for the High Integrity Die Casting of Aluminum and Magnesium Alloys 1. 概要: 2. 要旨: 現代の自動車における高効率化と低排出ガス化の要求は、従来の鉄鋼部品をアルミニウムやマグネシウムのような軽合金に置き換える大きな需要を生み出しています。これらの多くは構造的な荷重を受ける部品です。通常、これは従来のハイプレッシャーダイカスト(HPDC)のようなプロセスが、固有の空気および水素巻き込み問題のために参入できないことを意味していました。しかし、従来プロセスの品質管理を全体的に向上させることで、構造用途に使用可能な高整合性部品を製造することが可能です。本論文では、アルミニウムおよびマグネシウム合金用の高整合性鋳造品を製造可能にするために、従来のHPDCプロセスを改善するいくつかの手法を記述し、テストします。高品質な溶湯を得るための手法が研究され、ロータリー脱ガス装置が同様のアルミニウム合金の2つの実験試行に使用されます。同様に、既存の設備に真空を統合する手法が研究され、チルブロックを備えた真空アシストシステムの金型部分が完全に設計されます。チルブロックの設計は、統合システム工学研究室で利用可能なMAGMAおよびANSYSシミュレーションツールを使用してゼロから行われます。設計パラメータの変更効果を理解するために実験計画が完了します。最後に、最適な設計が3D CADソフトウェアで完成され、その後、自社で製造されます。 3. 緒言: ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)は、溶融金属を精密に加工された鋼鉄の金型に射出し、凝固が完了するまで圧力を維持するプロセスです。このプロセスは「原材料から完成品までの最短距離」と呼ばれてきました。HPDCを他の鋳造プロセスと区別する主な要因は、射出される金属の圧力と速度です(Figure

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Fig. 7. Example of typical injection mold for automotive industry holding geometry for mirrored parts (left and right side of the vehicle)

金型製造における専門家主導のプロジェクト推定プロセスを支援するためのニューラルネットワークベースモデル

この紹介論文は、「[Strojniški vestnik – Journal of Mechanical Engineering]」によって発行された論文「[Neural Network-Based Model for Supporting the Expert Driven Project Estimation Process in Mold Manufacturing]」に基づいています。 1. 概要: 2. 抄録: 成功する金型製造業を運営するための重要な活動の1つは、プロジェクトの推定です。推定プロセスは、通常、高度に熟練した社内の専門家によって処理される初期のプロジェクト活動です。推定プロセスに影響を与える最も重要なパラメータの1つは、金型を製造するための製造時間(VMH)の量です。本稿では、人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルのサポートを使用して製造時間量の推定問題に対処し、それを専門家主導のプロジェクト推定プロセスに組み込む方法を提案します。ANN推定のヒストグラムに基づいて、VMHの望ましくない過小評価の割合を推定し、導入された安全係数によって減少させることができます。開発されたモデルベースの推定により、専門家は容易に入手可能な入力データを使用してプロジェクト推定を改善することができます。 3. 緒言: 金型製作産業はプロジェクト主導であり、個々の生産プロセスの特性に対処する必要があります。プロジェクト管理における主要なリスク源の1つは、プロジェクトコスト、需要、およびその他の影響の不正確な予測です[1]。金型生産プロセスでは、初期のプロジェクト推定段階で不確実性を最小限に抑えることが重要です。この推定段階は、一般的に専門家の偏見に敏感な人間による専門家主導の活動です。この偏見は、推定者が過信している場合にはプロジェクトリソースの過小評価につながり、推定者がプロジェクトのすべての側面を適切にカバーできるという十分な自信がない場合にはプロジェクトリソースの過大評価につながる可能性があり、どちらのシナリオも将来のビジネスに悪影響を及ぼします。推定者の主要な能力は、プロジェクト推定を成功させるために、すべての重要な情報を適切に収集および評価することです。金型製作業界では、通常、すべてのオファーの10%未満しか注文につながらないため、推定活動に費やす時間を最小限に抑える必要があるという矛盾があります[2]-[4]。金型製造業における現在の推定は、依然として直感的な方法に大きく依存しており、これは主観的であり、信頼性と再現性の問題を起こしやすいです。 本稿では、支援された専門家主動のプロジェクト推定プロセスの開発により、これらの問題に対処します。製造時間量(VMH)は、プロジェクト推定における最も重要な情報の一つであり、最終的なプロジェクトコストの大部分を反映し、プロジェクトスケジュールを最も大きく左右します。研究目的は、金型生産におけるVMHの推定を改善するために、人工ニューラルネットワーク(ANN)でサポートされた専門家主動のプロジェクト推定プロセスを開発することです。さらに、本稿では、既存の専門家主動の推定プロセス内でのこの支援モデルの適切な位置付けの問題にも取り組みます。 4. 研究の概要: 研究テーマの背景: 金型製造におけるプロジェクト推定は、事業の成功に不可欠な初期段階の活動です。多くの場合、経験豊富な社内専門家によって実行されますが、時間的制約の下での精度要求と、直感的アプローチに固有の主観性という課題に直面しています。製造時間量(VMH)は、主要なコスト要因であり、スケジュール決定要因です。不正確なVMH推定は、経済的損失や競争力のない入札につながる可能性があります。 先行研究の状況: 直感的、類推的、パラメトリック、分析的など、様々な推定方法が存在し、それぞれ異なるプロジェクト段階とデータ可用性に適しています(Fig. 1)。既存の研究の多くは、製品の幾何学的特性と価格/コストを結びつけるモデルに焦点を当てており、市場の影響を見落としがちです[9]-[12]。一部のアプローチでは単一の推定モデルが使用されていますが、本稿ではハイブリッドアプローチを提案しています。文献(Table 1)はコスト推定に重点が置かれていることを示しており、ANNは金型の複雑さとコストについて検討されています。本研究は、専門家主導のフレームワーク内でANNモデルを支援ツールとして統合し、直感的アプローチとデータ駆動型アプローチの長所を組み合わせることを目的としています。 研究の目的: 本研究の主な目的は、金型生産における製造時間量(VMH)の推定を改善するために、ANNでサポートされた専門家主導のプロジェクト推定プロセスを開発することです。副次的な目的は、専門家主導の推定ワークフロー全体の中で、このような支援モデルの適切な配置と統合を決定することです。 中核研究: 本研究の中核は、VMH推定のためのANNベースモデルの開発と検証です。このモデルは、体系的で専門家主導のプロジェクト推定プロセス(Fig. 3)に統合され、意思決定支援ツールとして機能するように設計されています。このプロセスは、入力データ検索(IDR)、概念設計と製品製造可能性検証(CDPMV)、リソース推定フェーズ(REP)– ここでANNモデルがVMH推定を支援 – および経済計算フェーズ(ECP)で構成されます。VMHは、金型のすべての部品(P)および操作(OP)に対する総加工時間(t_m)、ローディング時間(t_l)、アンローディング時間(t_u)の合計として定義され、式(1)で表されます。VMH = Σ_P Σ_OP (t_m + t_l + t_u) (1)本研究では、ANNの入力変数選択、アーキテクチャ、トレーニング、検証、および推定の不確実性に対処するための提案された安全係数アプローチについて詳述しています。 5.

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Figure 3. Simulation results for inlet flow rate of 10 LPM at 60 s: (a) steady-state velocity magnitude contour plot at the middle cross-section of serpentine flow channels; (b) electric potential contour plot on the conductive heating layer; (c) temperature contour plot on the solid surface; (d) temperature contour plot on the fluid surface.

電気自動車向け高電圧層状ヒーターの電気-熱-流体シミュレーションによるモデル特性評価

電気自動車向け高電圧層状ヒーターの電気-熱-流体シミュレーションによるモデル特性評価 この紹介論文は、「Energies (MDPI)」によって発行された論文「Model Characterization of High-Voltage Layer Heater for Electric Vehicles through Electro-Thermo-Fluidic Simulations」に基づいています。 1. 概要: 2. 要旨: 本稿は、電気自動車(EV)およびプラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)を含む環境対応車向けに設計された高電圧層状ヒーター(HVLH)のモデリングと解析に焦点を当てており、電気、熱、流体力学の側面を網羅するマルチフィジックスシミュレーションを通じて行われます。HVLHの製造および実験的特性評価には多大な費用と時間が必要となるため、開発段階ではシミュレーションおよび物理モデリング手法が好まれます。本研究は、電気領域内の発熱体(TFE)の熱境界条件を個別にモデリングする先駆的な試みであり、ジュール加熱の計算と過渡共役熱伝達の解析を可能にします。さらに、本研究はHVLHコンポーネントの伝達関数モデリングの適用を開始し、その用途を暖房、換気、空調(HVAC)システムのより広範な文脈に拡大します。入力電圧と流量条件に基づくジュール加熱と温度場の計算を含むシミュレーション結果は、実験データと密接に一致します。導出された伝達関数は、回帰パラメータとともに、システムの動的挙動を正確に予測します。本研究で提示されたシミュレーションベースのモデリングアプローチは、環境対応の電気暖房システムの設計と制御を大幅に進歩させ、持続可能で費用対効果の高いソリューションを提供します。 3. 序論: 電気自動車(EV)およびプラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)は、エンジンや電気モーターからの廃熱を常に利用できるわけではないため、車室内暖房、霜取り、バッテリー予熱のためにバッテリー駆動のヒーターが必要です。高電圧ヒーター(HVH)が一般的に使用され、正温度係数(PTC)ヒーターが一般的なタイプです。PTCヒーターは自己制限的な温度特性を提供しますが、低温で大量の電力を消費し、小型軽量設計の実現には限界があります。本稿は、PTCヒーターの限界に対処するために設計された、銀-パラジウム合金の抵抗層を利用する代替タイプのHVHに焦点を当てています。この高電圧層状ヒーター(HVLH)は熱交換器として機能し、積層された発熱体(TFE)を介して冷却液を加熱します。軽量構造、熱出力と熱交換効率の向上、容易に入手可能な材料の使用による持続可能性の向上、PTCヒーターと比較して初期加温段階で約18%のエネルギー節約の可能性[1]といった利点があります。熱出力は温度センサーとパルス幅変調(PWM)制御によって制御されます。 4. 研究の概要: 研究テーマの背景: EVやPHEVのような環境対応車には、効率的でコンパクトな暖房システムが必要です。従来のPTCヒーターには欠点があり、銀-パラジウム合金抵抗層(HVLH)を用いたものなど、代替のHVH技術に関する研究が進められています。これらのHVLHは、サイズ、重量、効率、材料の持続可能性の点で利点があります。 先行研究の状況: HVLHに関するこれまでの学術研究は、主に流体の流れと熱伝達の数値解析を用いた仮想性能検証と設計最適化に焦点を当てており、多くの場合、定常状態の解析に集中していました[9,10]。著者による以前の研究[11,12]を含むいくつかの研究では、TFE構造のモデリングが改善され、ジュール加熱計算が含まれていました。しかし、これらの先行研究の重大な限界は、定常状態解析に依存していることであり、効果的なコントローラ設計に不可欠な動的挙動や過渡応答を適切に捉えることができません。 研究の目的: 本研究の目的は、HVLHの過渡マルチフィジックス解析を通じて時間応答データを取得し、HVLHの正確な伝達関数モデルを開発することです。このモデルは、HVLHの動的挙動の予測を容易にし、HVACシステムのシステムレベルシミュレーション(例:ModelicaやSimulinkを使用)に統合して、制御戦略を開発・実装することを目的としています。 核心研究: 本研究の核心は、対称的なサーペンタイン流路を特徴とする特定のHVLH設計の包括的な電気-熱-流体シミュレーションです。これには以下が含まれます。 5. 研究方法論 研究設計: 本研究で検討されたHVLHユニットは、以前のヒーターモデル[11]の形状と全体寸法(177.4 mm × 251.0 mm × 20.5 mm)を維持しつつ、対称的なサーペンタイン流路を組み込んでいます。 データ収集・分析方法: マルチフィジックスシミュレーションは、商用ソフトウェアパッケージCOMSOL Multiphysics 6.0とその補足モジュールであるComposite Materials、AC/DC、CFD、Heat Transferを使用して実施されました。 研究テーマと範囲: 本研究は、電気自動車用高電圧層状ヒーター(HVLH)のモデル特性評価に焦点を当てました。これには以下が含まれます。 6. 主な結果: 主な結果: 図の名称リスト:

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Figure 8. Division of unbounded undercut feature: (a) extension of shortest non-convex edges, (b) creating a surface patch, (c) simple undercut feature No. 1 and (d) simple undercut feature No. 2.

ダイカスト部品のサイドコア設計のための複雑なアンダーカット形状の自動識別

本紹介資料の内容は、「Proc IMechE Part B: J Engineering Manufacture / Institution of Mechanical Engineers」によって発行された論文「Automated identification of complex undercut features for side-core design for die-casting parts」に基づいています。 1. 概要: 2. 要旨: 本稿では、ダイカスト部品の複雑なundercut featuresの自動識別、分類、分割、およびrelease directionの決定について説明します。提案システムは、ダイカスト部品のB-repモデルからundercut featuresを識別するために、visibilityとaccessibilityの概念を使用します。次に、undercut featuresはルールベースアルゴリズムを用いて分類されます。その後、識別された複雑なundercut featuresは単純なものに分割されます。最後に、各単純なundercut featureのrelease directionが決定され、共通のrelease directionを持つものがグループ化されます。提案システムは、ケーススタディのダイカスト部品に実装され、その結果が検証されています。本稿は、ダイカストプロセスにおける設計と製造の統合ギャップを埋めるのに役立つでしょう。 3. 序論: ダイカストは、溶融金属を永久金型(ダイとも呼ばれる)に圧力下で射出する製造プロセスです。ダイは一般的に、可動なコア(core)半型と固定されたキャビティ(cavity)半型の2つの部分で構成されます。金属の凝固後、コア半型が離れ、固体のダイカスト部品がダイから取り出されます。ダイカストプロセスで得られた製品は、二次加工がほとんどまたは全く不要で、すぐに使用できます¹。いくつかの重要なダイカスト用語を以下に簡単に説明し、Figure 1に図示します。 ダイ設計には、リードタイムとダイカスト部品の製造コストに影響を与えるいくつかの活動が含まれ、多くの時間を要することが報告されています⁶。重要な活動の1つであるundercut featuresの識別は、parting lineの決定とコア-キャビティ設計に影響を与えます。さらに、undercut featuresを成形するための特殊な工具であるside-coreは、undercut featuresが識別された後に設計されます。通常、undercut featuresの識別は、ダイ設計の専門家がコンピュータ支援設計(CAD)ソフトウェアを使用して手動で行います。したがって、undercut feature recognitionは、ダイカストプロセスの設計-製造統合におけるギャップであると言えます。本研究は、このギャップを埋めるための取り組みであり、複雑なundercut featuresの自動識別と、それらをside-core設計を容易にするために単純なundercut featuresに分割する方法論を提案します。 4. 研究の概要: 研究トピックの背景: ダイカスト金型の設計は、undercut featuresの識別が重要なステップとなる複雑なプロセスです。これらの形状は特殊な工具(side-cores)を必要とし、parting

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Figure 1 Example of mould and corresponding parting directions

コアを最小化し、効率を最大化する:金型設計における最適なパーティング方向の新アルゴリズム

この技術概要は、Lin-Lin Chen、Shuo-Yan Chou、Tony C Wooによる学術論文「Parting directions for mould and die design」(Computer-Aided Design、1993年)に基づいています。HPDC(ハイプレッシャーダイカスト)の専門家のために、CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 何十年もの間、エンジニアはパーティング方向とパーティング面の選定が金型設計の基本的なステップであることを理解してきました。この選択が、アンダーカット(製品の金型からの取り外しを妨げる凹みや突起)を処理するために必要なコアの数と形状を決定します。コアを使用すると、工具コストが増加し、金型の操作が複雑になり、生産サイクルが遅くなる可能性があります。業界の一般的なルールは、コアの数を最小限に抑えるパーティング方向を選択することです。 しかし、この重要なステップの自動化は、これまでほとんど注目されてきませんでした。従来のアプローチは、パーティング方向を三つの主軸の一つに合わせるか、ランダムに生成された方向のセットから選択するなど、しばしば限定的でした。これらの手法の欠点は、真に最適なパーティング方向が果たして存在するのか、あるいは一つが他より優れているのかを知ることが不可能である点です。この論文は、最適なパーティング方向のペアを見つけるための決定論的な手法を開発することにより、まさにその問題に取り組んでいます。 アプローチ:手法の解明 この課題を解決するために、研究者たちは計算幾何学に基づいた新しいアプローチを開発しました。この手法の中核は、「離型性」の条件を正確に定義することです。 あるサーフェスが特定の方向に沿って離型可能であるとは、それが妨げられることなく金型から取り外せる場合を指します。この条件は、サーフェス全体がパーティング方向に沿って「完全に可視」である場合に満たされます。可視でないサーフェスやその一部はアンダーカットとなり、コアが必要になります。 この研究の方法論は次のように分類できます: この手法は、すべての可能なパーティング方向を体系的かつ網羅的に分析し、数学的に最適な解決策を見つける方法を提供します。 ブレークスルー:主要な発見とデータ この研究は、金型設計の重要な段階を最適化できる堅牢なアルゴリズムを生み出しました。その主要な発見は、新たなレベルの精度と効率を提供します。 貴社のHPDC製品への実践的な示唆 本論文の結果と結論に厳密に基づくと、これらの発見は現代の製造環境に直接的かつ実践的な示唆を与えます。 論文詳細 Parting directions for mould and die design 1. 概要: 2. 抄録: 離型性の条件に基づき、完全可視性と部分可視性という2つのレベルの可視性が定義される。サーフェスが完全に可視である視野方向は、単位球上の凸領域として表現でき、これをサーフェスの可視性マップと呼ぶ。与えられたオブジェクトをポケットに分割し、各ポケットの可視性と離型性を独立して決定し、可視性マップを構築し、コアの数を最小化する最適なパーティング方向のペアを選択するためのアルゴリズムが示される。一例がアルゴリズムを説明する。 3. 序論: ダイカストおよび射出成形において、基本的な金型は、一対の反対のパーティング方向に沿って分離する2つのプレートで構成される。製品の取り外しを妨げる製品上の突起や凹部はアンダーカットと呼ばれ、コアやインサートのような製造装置を必要とする。パーティング方向の選択は、これらのコアの数と形状を決定するため、極めて重要である。コアは工具コストとプロセスの複雑さを増大させるため、主な目標は必要なコアの数を最小化するパーティング方向を選択することである。このステップを自動化する過去の試みは限定的であり、最適な解決策を保証できなかった。 4. 研究の要約: 5. 研究方法論 6. 主要な結果: 7. 結論: すべてのコアが等しく望ましくないと仮定して、オブジェクトの最適なパーティング方向を決定するためのO(nm log m)時間のアルゴリズムが開発された。このアルゴリズムは、各ポケットにその幾何学的複雑さや製造コストに基づいて重みを割り当てるように変更でき、より微妙な最適化が可能である。著者らはまた、本論文では完全に見えないポケットにはコアが使用されると仮定しているが、将来の研究では「部分的な可視性」の概念を援用してポケットを細分化することを検討でき、それによって場合によってはコアを完全に排除できる可能性があると述べている。 8. 参考文献:

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