Plastics_5_2021

СПЕЦТЕМА/ ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОТРАСЛИ П Л А С Т И К С № 5 ( 2 1 1 ) 2 0 2 1 w w w . p l a s t i c s . r u 35 наполнитель. Для ненаполненных термо- пластов или материалов, содержащих дисперсные наполнители, этого сделать нельзя, хотя известно, что влияние кон- струкции и условий переработки может быть для них очень существенным. Создание методов прогнозирования влияния условий переработки на эксплу- атационные характеристики литьевых из- делий является перспективным направле- нием развития CAE-систем. Это требует рассмотрения процессов, происходящих в термопластичном материале на нано-, микро- и макроуровнях [8]. Влияние деструкции при переработке В современных цифровых моделях процесса литья под давлением предпо- лагается, что термопластичный материал сохраняет стабильность, хотя в реальном процессе в расплавах термопластов может происходить изменение химиче- ской структуры, вызванное термоокис- лительной и механической деструкцией макромолекул, а также гидролизом. Эти процессы оказывают большое влияние на технологическую усадку, эксплуата- ционные характеристики и внешний вид литьевого изделия. Сложные и простые цифровые модели По мере развития CAE-систем про- исходит усложнение используемых циф- ровых моделей процесса и материалов: в них включаются все новые явления и факторы. Однако усложнение цифровых моделей не всегда повышает точность расчетов, но может снижать эффектив- ность их применения, если увеличивает время подготовки сетки и длительность расчетов или требует экспериментально- го определения дополнительных харак- теристик материала. Для выбора опти- мальных цифровых моделей процесса и термопластичного материала необходи- мо учитывать многие аспекты, и в каждом случае эта задача должна выполняться пользователем CAE-системы перед про- ведением расчетов или на их начальном этапе. Этот выбор также может являться результатом договоренности (в том числе на основе компромисса) между исполни- телем и заказчиком расчета. Продолжение в следующем номере. ЛИТЕРАТУРА 1. Kennedy P., Zheng R. Flow analysis of injection molds. 2d edition. Hanser, 2013. — 378 p. 2. Computer modeling for injection molding: Simulation, optimization, and control / Ed. by H. Zhou. John Wiley & Sons, 2013. — 397 p. 3. Wang M.-L., Chang R.-Y., Hsu C.-H. Molding simulation: Theory and practice. Hanser Publishers, Hanser Publications, 2018. — 513 p. 4. Барвинский И.А., Барвинская И.Е., Дувидзон В.Г. Дефекты деталей из термопластов при литье под давлением: «следы течения». V Международный инструментальный саммит. Пре- принт. — Москва. — 3 июня 2010. — 7 с. 5. Sombatsompop N., Chaiwattanpipat W. Temperature distributions of molten polypropylene during injection molding // Adv. Polymer Tech. 2000. V. 19, №2. — P. 79-86. 6. Johnston S., Kazmer D., Fan Z., Gao R. Causes of melt temperature variations observed in the nozzle during injection molding // 65th SPE ANTEC Tech. Papers, 2007. — P. 1077-1081. 7. Барвинский И., Барвинская И. Компьютерный анализ литья: подходы и модели // «Пла- стикс». — 2009. —№3, с. 50-54; №4, с. 63-66. 8. Hopmann C., Schmitz M. Plastics Industry 4.0: Potentials and applications in plastics technology. Hanser Publishers, Hanser Publications, 2021. — 270 p.