ボッシュ・グループ、ODYSSEE CAE でコストを削減し、キャリブレーション時間を短縮

世界をリードする技術サービスの企業であるボッシュ・グループは、880 億 ユーロの売上高を誇り、世界中で 421,300 人の従業員を擁しています。ボッシュは革新的で刺激的な製品とサービスで、世界中の人々の生活の質を向上させています。468 の子会社と地域企業を通じて 60 カ国以上で事業を展開しています。

会社の活動は次の 4 つの事業部に分かれています。モビリティソリューション、産業技術、消費財、エネルギーと建築技術。その戦略的目標は、人工知能 (AI) を搭載した、またはその助けを借りて開発または製造された、接続された生活のためのソリューションと製品を創造することです。

グローバルネットワークで事業を展開するボッシュ・リサーチは、ボッシュ事業部門の革新的な製品の開発・製造パイプラインに貢献しています。同社は、電気自転車やロボット芝刈機のギアホイールなど、あらゆるビジネスセクターでプラスチック部品を使用しています。最近のボッシュ・リサーチ・プロジェクトでは、射出成形樹脂の仮想設計のためのエンジニアリング方法の工業化に焦点を当てています。ボッシュは、世界中のすべてのエンジニアリングチームが容易に使用できる信頼性の高いシミュレーションワークフローを作成するよう、中央研究開発部門に依頼しました。

半結晶性熱可塑性樹脂の結晶化は、収縮と歪みのシミュレーションを困難にします

さまざまな技術部門の従来の設計プロセスでは、ゲート位置などの設計パラメータや金型温度などのプロセスパラメータが射出圧力と成形後の変形に与える影響をシミュレーションを使用して予測します。

ポリマー材料の分野では、ボッシュは主に高性能のエンジニアリング熱可塑性樹脂を使用し、その多くは半結晶性のものです。半結晶性熱可塑性樹脂の射出成形では、流動誘発結晶化が起こり、加工中の材料の粘度と固化に影響を与えます。この挙動は、射出成形プロセス中の圧力の必要性、最終部品の収縮と歪みに影響を与えるため、非常に重要です。

射出成形プロセスで発生する結晶化の種類は複雑で、数学的にモデル化することが困難です。加えて、射出成形ソフトウェアで利用可能なモデルは実験的な校正を行うことが困難であり、多くの変数が存在するため、各材料ごとの同定には高いコストがかかります。しかし、設計の目的では、結晶化を過度に簡素化することなく半結晶性材料をシミュレートする方法が必要です。

結晶化現象の無視や単純化はシミュレーション結果に影響を与えるため、ボッシュ・リサーチのチームはこの問題を解決し、半結晶性熱可塑性樹脂のより堅牢なシミュレーションの枠組みを達成することを希望していました。

射出成形シミュレーションへの流動誘発結晶化モデルの導入

半結晶性熱可塑性樹脂部品の仮想設計タスクの精度を向上させるための 1 つの対策は、結晶化モデルを射出成形シミュレーションソフトウェアツールに導入することです。ここでの課題の 1 つは、そのようなモデルが、高い冷却速度 (最大数百 K/s) と高いせん断速度 (最大数千 1/s) を示すような射出成形プロセスの熱機械的条件下で結晶化プロセスを説明する必要があることです。特に、溶融物の変形条件は、半結晶性ポリマーの結晶化速度に無視できない影響を及ぼします。この現象は流動誘発結晶化と呼ばれます。

この時点で、私たちは次の 2 種類のモデリングアプローチを選択しなければなりませんでした。結晶相の核形成と成長を記述する現象論モデル、または一般的な標準材料の枠組み内で開発された熱機械モデル。最初のモデリングアプローチは研究コミュニティで確立されていますが、コストと時間のかかるパラメータ同定が必要です。さらに、流動誘発結晶化の効果を含めることで材料パラメータの数が増加し、材料パラメータ同定は実際の射出成形とはかなり違う条件で行われます。不可逆過程熱力学に基づく第 2 のモデリングアプローチは、ポリマー加工研究コミュニティ内ではそれほど一般的ではありませんが、現象論アプローチより有利な点が幾つかあります。本質的には、流動誘発結晶化の効果を含み、材料依存パラメータの数が大幅に少なくなります。

上記の理由から、熱機械ベースのモデルをユーザー定義ルーチンとして、射出成形シミュレーション用の市販ソフトウェアに実装することを決定しました。また実装には、結晶化の潜熱および粘度、密度 (または PVT) 、固化の結晶化依存モデルを説明するために、エネルギー方程式に新しい用語が含まれました。この段階では、材料に依存するパラメータを同定するための信頼できる方法の確立は未解決の課題でした。ODYSSEE は、このタスクをスマートに実行するために登場しました。

パラメータ同定のための正確なサロゲート (代理) モデル

前述のように、射出成形における流動誘発結晶化は、最先端の材料特性評価装置であっても再現が非常に困難な熱機械的条件で発生します。この障害を克服するために、当社の研究開発チームは、射出成形試験から直接取得したデータを使用してパラメータ同定を実行することを計画しました。具体的には、結晶化現象の間接的な記述子として成形型内圧力信号を使用し、実装モデルのキャリブレーションに参照データを使用することを提案しました。

パラメータキャリブレーションは基本的に、数学関数に対して行われる最適化問題です。このタスクは、出力関数とその出力の基準との間の誤差を最小限に抑える入力変数の値を見つけることであり、これは典型的には実験的に、または代替モデルアプローチによって得られます。ここでは、関数はユーザー定義の実装による高忠実度シミュレーションモデル、入力変数は流動誘発結晶化モデルの不明な材料パラメータ、出力はセンサー位置で計算された成形型内圧力信号、基準は成形型センサーによって取得された実際の圧力信号を示しています。

最適化アルゴリズムは通常、許容可能な局所的最小値または最大値に達するために、ループ内の関数の反復評価を必要とします。一方、最適化する独立変数の数によって、必要な反復の数が大幅に増加します。ここでの問題は、当社の高忠実度射出成形シミュレーションは計算コストが高い関数であり、出力を生成するのに数分 (あるいは数時間)かかるため、最適化は非常に時間がかかるプロセスになる可能性があることです。ODYSSEE CAE がこの問題を解決します。ODYSSEE を使えば、サロゲートモデル（またはメタモデル）を生成できます。このモデルは、計算コストを非常に低く抑えながら高忠実度シミュレーションの結果をエミュレートできます。高忠実度シミュレーションの代わりに、これらのサロゲートモデルを最適化ルーチン内で使用し、流動誘発結晶化モデルの材料パラメータを数秒で同定できます。

ODYSSEE の付加価値は、入力 / 出力 (I/O) データに基づいてサロゲートモデルを生成するための円滑で堅牢なワークフローです。ODYSSEE では、入力変数の空間で高忠実度シミュレーションを評価することにより、出力データをサンプリングするための基礎となる適切な実験設計（DoE）を作成するためのツールも提供しています。サロゲートモデルの生成は、原則として、サロゲートモデルの性能を評価するために、I/O データをトレーニングおよび検証データセットに分割する従来の技術を使用して、ODYSSEE が実行する監督された機械学習の問題です。ODYSSEE に入力 / 出力データがロードされると、ツールは、低次モデル (ROM) と高度な補間方法を含むすべてのサロゲートモデルの手法を比較することができ、最も関連性の高いサロゲートモデルテクニックの選択をより簡単にします。

最後に、モールドセンサーによって取得された実際の圧力信号をターゲットとして使用することで、以前に作成されたサロゲートモデルを使用して ODYSSEE 内で最適化タスクを実行することもできます。興味深いことに、私たちは Hexagon のチームの助けを借りて、材料データ同定のこの使用事例向けに最適化アルゴリズムをカスタマイズすることができました。サロゲートモデルレベルで同定された材料依存パラメータは、高忠実度シミュレーションレベルでの同じ材料の他の形状の計算に使用できるようになりました。上の図は、デフォルトの高忠実度シミュレーション (結晶化モデルなし) と比較して、結晶化モデル (ODYSSEE を使用した校正) による高忠実度シミュレーションは圧力推定精度を改善したことを示しています。二乗平均平方根誤差は最高精度ではゼロになり、決定係数は精度が増加すると 1 になる傾向があります。

図1：高忠実度射出成形シミュレーションの圧力推定におけるデフォルトの性能と校正された結晶化 (最適化) モデルの性能の比較

メタモデルベースのパラメータ同定により、開発時間とコストを削減

私たちは ODYSSEE メタモデル最適化を使用して、実際の射出成形条件下で取得したデータから材料依存パラメータを同定するスマートな方法を見つけました。この効率的なパラメータキャリブレーションは、工業用高忠実度射出成形シミュレーションソフトウェア内での流動誘発結晶化モデルの導入に大きく貢献します。これにより、射出成形シミュレーションにおける圧力の必要性と歪みのより正確な推定に向けて大きな一歩を踏み出すことができます。

この新しいパラメータ同定手法は、コストと時間の節約に役立ちました。従来の材料特性評価と同定方法をメタモデルを使用した実際のプロセスのデータ駆動型キャリブレーションの新しい手法に置き換えることで、時間を 90% 削減し、コストを 60% 削減できます。ボッシュは、射出成形シミュレーションに流動誘発結晶化モデルを考慮することで、ショートショットや成形型の未充填に関連する現場の問題を大幅に削減できると期待しています。

この向上されたプロセスシミュレーションの支援により、技術部門は設計形状を自信を持って調整し、機械圧力要件をより正確に定義したりすることが可能になり、コストと時間のかかる金型の再現や生産現場での試行錯誤を回避することができます。結論として、ボッシュはより堅牢で正確な仮想設計段階を可能にすることで、射出成形部品の開発時間を短縮することを目指しています。

使いやすいインターフェイスで工業化を容易に

メタモデルベースのパラメータ同定を産業用に導入するには、高いレベルのユーザーエクスペリエンスの成熟度を備えたソフトウェアツールが必要です。ODYSSEE は、データのロード、トレーニング、さまざまなサロゲートモデリング手法の評価、最後に最適化実行のための使いやすいインターフェースを備えているため、ワークフローに最適です。

ポリオキシメチレン材料を使用したメタモデルベースのパラメータ同定の概念を検証した後、他の半結晶性熱可塑性樹脂材料のキャリブレーションを確実にするための産業ワークフローを設定しました。これにより、世界中のボッシュ・グループのプラスチック技術部門全体に材料データを効率的に提供するための産業パイプラインが確保されます。

図 2 に流動誘発結晶化モデルを使用した高忠実度シミュレーションの導入が示されています。最初の 3 つのステップは ODYSSEE が支援する材料パラメータ同定に関連します。すべての新しい材料に対するこれらのステップは、ボッシュ・リサーチ（中央研究開発部門）内で行われます。このオフライン段階では、基本的に流動誘発結晶化モデルの材料カードを取得し、ボッシュ・グループのすべてのシミュレーションエンジニアが利用できるようにします。

ステップ 4 は、主に ODYSSEE の助けを借りて同定された材料カードを必要とする流動誘発結晶化を含む通常の射出成形シミュレーションを表しています。ボッシュの異なる事業部のシミュレーションエンジニアが行う追加作業は、ユーザー定義のソルバー API を有効化し、それぞれの材料カードをロードすることに限定されます。数回クリックするだけで、射出成形における圧力発生と最終的な歪みに関するより信頼性の高い推定が可能になります。

図2：コンセプトから工業化まで - ボッシュの流動誘発結晶化モデルによる射出成形シミュレーション

メタモデルに基づく最適化のこの成功事例は、これらの技術の適用を他の研究プロセスに拡大するための足掛かりです。ボッシュは、サロゲートモデル、機械学習、人工知能の使用が技術的な優位性を実現する新しいアプリケーション分野を模索する会社であることを証明しました。