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金型入れ子の耐用ショット数予測

解析目的

part.png cross_section.png

解析対象は右図に示すようなインシュリンデバイスであり、製品が奥行の深い箱形状になっているため、 内部の冷却不足が予測されました。
そのため、熱伝導率の高いアルミ材の入れ子を使用しました。
すると実製品の断面図を見てわかると通り、製品左側の樹脂流量が多く、樹脂圧力により 入れ子が倒れ、製品肉厚に偏肉が発生しました。

Moldflowを用いたアプローチ

result.png

Moldflowでコアシフト解析を行った結果、実成形と同様に入れ子が右側に大きく倒れている結果となりました。
このMoldflowのコアシフト解析機能では、入れ子の変形だけでなく、
その変形によって発生する応力値も確認することができます。

このケースの場合は、変形により根元に集中応力が発生することがわかります。
kこの応力値を入れ子の物性(鋼材)のS/Nカーブと照らし合わせることで、
耐用ショット数の予測が可能となります。 summary.png

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 解析機能の詳細は【こちら】より、お問い合わせください。

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