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机电工程学院毕业设计任务书题 目: 保持架注塑模设计及加工工艺性分析 学生姓名： 张苗欣 学 号： 20064480121 专业班级： 材控0601 指导教师： 董毅峰 2010年3月 10日毕业设计任务书1毕业设计课题应达到的目的：通过保持架注塑模设计及工艺性分析，使学生运用所学专业知识，进行模具的设计、制造、加工工艺、工艺性分析和失效分析等进行一次全面的、系统的、规范的综合训练。培养学生工程思维和相关的能力素质，有利于学生综合应用能力、应用参考文献的能力、设计能力、计算能力、计算机应用能力、）分析问题的能力、创新能力等提高，以适应实际工作的需要。2毕业设计任务的内容和要求（包括原始数据、技术要求、工作要求等）：技术要求：1、依据塑件的用途、批量大小、形状特点、尺寸精度、材料特征等，分析、确定成型工艺及工艺参数。2、分析、比较各种成型位置、分型面、浇注系统形式、浇口位置、侧凹孔成型、脱模形式、冷却方式等，初步确定成型方案。3、画装配结构草图，主要有绘制塑件图，计算塑件体积，选择成型设备，成型零部件的设计与计算，结构零部件的设计与计算，浇注系统的设计与计算，检查模具强度和刚度，检查模具的安装尺寸。4、画全套模具零件草图，订正设计方案和确定模具结构。5、画正式总装图和零件图，总装图（0）要有塑件零件图、装配要求、明细表等内容；零件图（）要有尺寸精度、形位公差、粗糙度、硬度要求、技术要求等。6、撰写设计说明书。工作要求：1、查阅相关资料2、结合设计内容，完成外文文献翻译3、完成实习报告或方案论证报告4、完成图纸设计5、按照要求撰写设计说明书6、完成其它相关设计3对毕业设计成果的要求包括毕业设计、图表、实物样品等：课题成果的要求：1、学生以求实的科学态度对所学知识系统化、综合化运用。2、设计中作到可行性、可靠性、经济性、先进性的统一。3、独立解决设计中出现的问题。4、外文文献翻译1份 ，不少于3000汉字。5、实习报告或方案论证报告1份6、正确查阅手册、国家标准、教材等相关资料，参考文献要按国标GB 771487文后参考文献著录规则书写。7、制图规范、线条清晰，图面整洁、文字工整。8、说明书格式要规范，能够简明扼要地说明设计思想、约束条件、计算过程、设计依据及预测效果等，文句通顺、字迹工整。说明内容要有必要的简图，表格，计算公式等，且进行规范的编号，参数要注明来源。结论和设计心得要分开章节写。大约2530页。 9、所有设计文件要有1套电子备档。4主要参考资料：1模具实用技术丛书编委会.塑料模具设计制造与应用实例M.机械工业出版社,2002.2翟秀云.塑料自动成型用模具问题的探讨J.攀枝花学院学报,2002.3陈万林.实用注塑模具手册M.机械工业出版社,2000-10.5付丽.螺纹自动脱模的注塑模设计M.轻工机械,2000.第1期.5申开智,叶淑静.塑料成型模具M.轻工业出版社,1982.6H.加瑞斯.模具工程M.化学工业出版社,2004-10.7屈华昌.塑料成型工艺与模具设计M.高等教育出版社,2001.8张索铖.一种自动剪切并分离浇道废料的侧浇口模具结构J.机电元件,2002-03.9杨占尧.塑料注塑模结构与设计M.机电高等专科出版社,2005.10陆宇.实用注塑模设计M.中国轻工业出版社,1997-09.11成都科技大学.塑料成型模具M.中国轻工业出版社,1985-09.12张中元.塑料注塑模设计入门到精通M.航空工业出版社,1999-01.13张克慧.注塑模设计M.西北工业大学出版社,2001-06.14叶蕊.塑料注射成型技术M.金盾出版社,1989.毕业设计任务书5毕业设计工作进度计划：起 迄 日 期工 作 内 容2010-02-2303-01实习调研，收集资料2010-03-0203-10完成方案论证，外文文献翻译2010-03-1105-24完成结构设计及绘图2010-05-2505-31撰写说明书2010-06-0106-07毕业答辩准备系审查意见：负责人： 年 月 日院学术委员会意见：负责人： 年 月 日机电工程学院毕业设计方案论证报告设计题目: 保持架注塑模设计及加工工艺性分析 学生姓名： 张苗欣 学 号： 20064480121 专业班级： 材料成型及控制工程0601班 指导教师： 董毅峰 2010年3月20日目 录一、塑料模具概况简介11、 塑料模具的现状12、 塑料模具的发展趋势2二、方案论证31、型腔的数目和布置方式的确定31.1 型腔数目 41.2 型腔布局 52、分型面的确定 53、浇注系统的确定 63.1主流道 63.2浇口 63.3分流道 73.4冷料穴和拉料杆 75、侧抽芯机构确定86、合模导向机构107、推出机构确定108、先复位机构的确定109、排气系统确定10参考资料 12 毕业设计（方案论证报告） 一、塑料模具概况简介1、塑料模具现状塑料工业是当今世界上增长最快的工业门类之一，上个世纪初以来，塑料由于原料来源广泛，综合性能优良，成型方便，性能价格上占有优势，已成为原四大材料(钢铁、木材、煤、水泥)之后的又一大新型材料。迄今，塑料的体积产量已超过了金属材料。在短短的80多年内，走过了金属材料两千多年的发展历程。塑料广泛应用于汽车、机械、宇航、舰船、电子电气、化工、纺织、医药卫生、建筑、军工、包装、家具、文体用品以及生活用品等各个领域。特别是近年来，具有光、电、磁、生物等功能的高分子材料的出现，使得塑料的应用领域扩大到信息民、生物等新兴产业。塑料科技的高速发展，带动了塑料工业的蓬勃发展。汽车工业：世纪初许多国家汽车工业重要改革措施之一是提高汽车速度、降低能耗，其主要对策是更多地采用塑料件以减轻车体重量。为此，塑料件在汽车中的用量迅速增长。据预测，年各类汽车中将有一半用可回收的塑料复合材料制造。航空航天工业：世纪初，航空航天工业技术进步着眼点也是减轻机体总重量，以加快飞行速度，降低能耗。如美国洛克希德航空公司复合材料中心采用新型热塑性树脂为母体的增强复合材料制造的飞机，前体结构质量可减轻，紧固件减轻。欧洲国家在航空航天发展规划上都非常重视使用高性能新型复合材料和高级复合材料，在宇宙空间站、人造卫星和航天飞船上用于制造蜂窝式结构的外壳、机体外板及其他结构件。电子电气工业：目前，电子电气产品结构正向短、小、轻、薄方向发展，对高电磁性塑料合金、超导电塑料、电磁波屏蔽材料、光学性能材料、高性能复合料等，在量和质方面都提出了更高要求。另外，高性能电线、电缆，通信用塑料，光学纤维，新型传感器用塑料以及信息处理中用的各类记录、存贮材料，用静电记录膜，缩微用胶片等在信息化社会中需求量日益增大，这些又大大促进了塑料材料的发展。包装工业：人们对包装材料除了在性能方面（高阻透性、高耐热性、保鲜、无菌等）有更高要求外，还要求节省原料、降低能耗。塑料包装材料与传统包装材料比较具有较多优越性。如生产同规格的制品，纸的能耗是塑料的倍，生产过程中释放的二氧化碳及氮氧化物均比塑料高。世纪初，塑料包装材料仍将成为塑料的主要应用领域。建材工业：塑料在建材工业中获得广泛应用。从材料生产能耗比较，如聚氯乙烯为，则钢材为，铝材为。从应用中节能效果比较，塑料管比金属管可减少输水能耗，塑料窗比铝窗节省采暖能耗约。由此可见，世纪初塑料建材作为节能材料，在许多国家中的需求量将持续增长。2、塑料模具的发展趋势 模具CAD/CAE/CAM/PDM正向集成化、3D化、智能化、网络化和信息化方向发展。 模具软件功能集成化模具软件功能的集成化要求软件的功能模块比较齐全，同时各功能模块采用同一数据模型，以实现信息的综合管理与共享，从而支持模具设计、制造、装配、检验、测试及生产管理的全过程，达到实现最佳效益的目的。 模具设计、分析及制造的3D传统的2D模具结构设计已越来越不适应现代化生产和集成化技术要求。模具设计、分析、制造的3D化、无纸化要求新一代模具软件以立体的、直观的感觉来设计模具所采用的3D数字化模型能方便地用于产品结构的CAE分析、模具可制造性评价和数控加工、成形过程模拟及信息的管理与共享。如Pro/ENGINEER、UG和CATIA等软件具备参数化、基于特征、全相关等特点，从而使模具并行工程成为可能。另外，Cimatron公司的Moldexpert，Delcam公司的Ps-mold及日立造船的Space-E/mold均是3D专业注塑模设计软件，可进行交互式3D型腔、型芯设计、模架配置及典型结构设计。澳大利亚Moldflow公司的3D直实感流动模拟软件Moldflow Advisers已经受到用户广泛的好评和应用。国内有华中理工大学研制的HSC3D4.5F及郑州工业大学的Z-mold软件。面向制造、基于知识的智能化功能是衡量模具软件先进性和实用性的重要标志之一。 模具软件应用的网络化、信息化趋势随着模具在企业竞争、合作、生产和管理等方面的全球化、国际化，以及计算机软硬件技术的迅速发展，网络使得在模具行业应用虚拟设计、敏捷制造技术既有必要，也有可能。美国在其21世纪制造企业战略中指出，到2006年实现汽车工业敏捷生产/虚拟工程方案，使汽车开发周期从40个月缩短到4个月。 随着信息化时代的来临，产品需求将越来越快，同时产品订单，客户输入信息的维护必须通过网络信息化实现，模具设计数据将以产品项目文件夹进行数据库管理，产品图形及技术资料通过系统进行审批流程，快捷高速的信息化时代将带领模具进入新进代。二、方案论证及确定1、课题题目介绍本次毕业设计的题目为：保持架注塑模设计及加工工艺性分析。保持架是一个带有铜质螺纹嵌件的固定架，是铰链结构的一部分，起到保持和固定轴的相对位置和运动形式的作用。2、 制件结构形状 塑料制件结构形状如图所示。制件由铜质螺纹嵌件和ABS塑料件组合而成，ABS具有刚性好，冲击强度高、耐热、耐低温、耐化学药品性、机械强度和电器性能优良，易于加工，加工尺寸稳定性和表面光泽好，容易涂装，着色，还可以进行喷涂金属、电镀、焊接和粘接等二次加工性能。图2-1 塑件模型3、塑件工艺性分析如塑件图所示，塑件壁厚较大，生产批量为：中批；材料为ABS，无定形料，流动性中等，吸湿大，必须充分干燥，并需采取高料温、高模温来提高提高材料的流动性，因塑件壁厚较大故成型工艺性良好，可以注塑成型。4、型腔的数目和布置方式的确定4.1、型腔数目图4-1 型腔排列形式如图，此次毕业设计，就型腔数目、流道和交口的位置如图。型腔数目：可设计为一模两腔和一模四腔。一模二腔，一模四腔，无本质正误之分，这两种方案在模具加工时均较为简单，且塑件的形状和尺寸一致性较好，有利于降低模具加工成本，缩短模具制造时间。为保证较高的生产效率，采用一模四腔显然优于一模两腔。另外，如若考虑一模八腔的方案，则较一模四腔不合适，模具型腔数目的增多，塑件的精度会降低（一般每增加一个型腔塑件的尺寸精度便降低4%-8%），同时模具的制造成本也提高。同时，塑件质量较大，采用一模八腔时，注塑压力很大，对模具材料要求较高，同时对注塑机要求也随之提高，成本不断攀升。4.2、型腔布局采用平横式布局多型腔模具的型腔在模具分型面上的排列方式可分为平衡式布置和非平衡式布置。平衡式布置的特点是从主流道到各型腔浇口分流道的长度、截面形状与尺寸均对应相同，可以实现个型腔均匀进料和同时充满型腔的目的，从而使所成型的塑件内在质量匀一稳定，力学性能一致。见下图a）、b）。非平衡式布置的特点是从主流道到各分流道的长度不相同，因而不利于均衡进料，但可以明显缩短分流道的长度，节约塑件的原材料。为了使非平衡式布置的型腔也能达到同时充满的目的，往往各浇口的截面尺寸要制造的不同。4.3 分型面的确定分型面是决定模具结构形式的一个重要因素，分型面的类型、形状、及位置与模具的整体结构、浇注系统的设计、塑件的脱模机构和模具的制造工艺等有关，不仅直接关系到模具结构的复杂程度，也关系到塑件的成型质量。分型面的形状有平直分型面；倾斜分型面；阶梯分型面；曲面分型面；瓣合分型面（或垂直分型面）。分型面的选择原则如下：（1）应选在塑件外形最大轮廓处；（2）应有利于塑件顺利脱模；（3）应保证塑件的尺寸尺寸精度及表面质量；（4）应有利于模具的加工；（5）应有利于排气。依照分型面的选择原则为依据，根据制件的形状和嵌件的位置来考虑图a） 分型面方案4.4浇注系统的确定4.4.1主流道：主流道是指浇注系统中从注塑机喷嘴与模具接触处开始到分流道为止的塑料熔体的流动通道，是熔料最先流经模具的部分，它的形状和尺寸塑料熔体的流动速度和充模时间有较大的影响，因此，必须使熔体的温度降和压力损失最小。浇口套的形式主要有以下三种：图中（a）和（b）所示为浇口套与定位圈设计成两个零件的形式，以台阶的形式固定在定模版上，图（b）所示为穿过定模座板与定模板的形式，图（c）所示是把浇口套与定位圈设计成整体式的结构，通过螺钉固定在定模板上。本次设计属于中小型模具设计，通常采用图（c）的结构形式。4.4.2分流道：流道的设计为塑料流动性提供最大帮助，同时利于加工即可。如左图所示在动模板上开设椭圆形分流道。见图b）。 可以实现各型腔的均匀进料。并且可以容纳前锋冷料，有利于制件的成型，保证制件质量。4.4.3交口：如下图所示，因注塑量较大，且塑件为固定装置对表面质量要求不太严格，为便于加工和成型可采用采用平交口。见图c）。4.4.4冷料穴与拉料杆冷料穴的作用是容纳浇注系统流道中料流的前锋冷料，以免这些冷料注入型腔，既影响熔体填充速度，又影响成型塑料的质量。主流道末端的冷料穴除了上诉作用外，还便于在该处设置主流道拉料杆注塑结束模具分型时，在拉料杆的作用下，主流道凝料从定模浇口套中被拉出，最后由推出机构将塑件和浇注系统凝料一起推出模外。主流道采用Z型拉料杆。见下图a）。5、侧抽芯机构分析 5.1侧滑块的基本形式： 有塑件的结构可知，词素间的成性过程需要侧抽芯机构（包括一个圆柱侧型芯、一个长方体侧型芯和一个平板侧型芯），侧滑块的基本行式如下图： 因模具是一模四腔，故双边侧抽时，需要将三对六个侧型芯装在一个侧滑块上，由上图可知选用d）、e）两种形式的侧星系连接方式组合连接模具的侧型芯和侧滑块。5.2倒滑槽：倒滑槽的基本形式如下：因侧型芯较多（三对六个），侧滑块滑动过程中需要导板倒滑，所以选用d）种形式得倒滑槽。可保证侧滑块顺利的滑动。5.3楔紧块：楔紧块的结构形式如下图： 选用b）加工简单，且有较好的刚度和强度能使侧滑块准确定位。保证零件精度的同时，保证了模具的寿命。5.4定位装置：选择a）型定位装置，结构简单便与加工切定位准确，保证足够的抽拔力和抽拔距。5.5侧抽芯机构组合：6、合模导向机构确定为了保证动模和定模两大部分或模内其他零件之间准确对合，以确保塑料制件的形状和尺寸精度，并避免模内各零件发生碰撞和干涉。本次的合模导向机构选择比较常用的导柱导向机构。7、推出机构确定因塑件壁厚较大，ABS材料刚性好，冲击强度高，选用圆柱顶杆即可，通知应注意顶杆、型芯与侧抽芯机构的干涉问题。8、 先复位机构的确定由于模具结构采用了推杆推出机构，合模时必须使各个推杆先退回到其工作位置，使下次注射成型顺利进行。使推出机构复位简单、最常用的方法是在推杆固定板上装上复位杆。复位杆为圆形截面，每副模具设置4根，其位置对称设置在推杆固定板的四周，以便推出机构在合模时能平稳复位。9、 排气系统确定注塑模通常采用以下三种方式排气：（1）利用配合间隙排气；（2）在分型面上开设排气槽；（3）在分型面上开设排气槽。由于本次设计的接插件比较小，可以借助分型间隙和其他配合间隙排气，而且不需额外开设排气槽。参考资料1模具实用技术丛书编委会.塑料模具设计制造与应用实例M.机械工业出版社,2002.2翟秀云.塑料自动成型用模具问题的探讨J.攀枝花学院学报,2002.3陈万林.实用注塑模具手册M.机械工业出版社,2000-10.5付丽.螺纹自动脱模的注塑模设计M.轻工机械,2000.第1期.5申开智,叶淑静.塑料成型模具M.轻工业出版社,1982.6 崔洪斌，杨海如 等编.AutoCAD2009机械图形设计.清华大学出版社.2008,8.7 詹友刚 编著.Pro/ENGINEER中文野火版2.0基础教程.清华大学出版社.2007,2.8 和庆娣，袁巍，刘昌丽 等编著.Pro/ENGINEER Wildfire 3.0中文版模具设计.机械工业出版社.2007,1.9 杨占尧 主编.塑料模具标准件及设计应用手册.化学工业出版社.2008，3.10 吴生绪 主编.塑料成型模具设计手册.机械工业出版社。2008，3.12机电工程学院毕业设计外文资料翻译设计题目:手机前盖冲压工艺分析及级进模设计 译文题目: 注塑模具 学生姓名： 于海鹏 学 号： 20074480304 专业班级： 材控0703 指导教师： 董毅峰 正文：外文资料翻译译文 附件： 外文原文 指导教师评语： 签名： 年 月 日正文：外文资料翻译译文多尺度模拟复合材料和结构与DIGIMAT ANSYS文件版本1.0,2009年2月,e-Xstream工程,2009年版权 infoe-X www.e-X材料：工程塑料、增强塑料e-Xstream技术：DIGIMAT,Digimat-MF Digimat-FE,DIGIMAT、ANSYS,分析数据映射图。Moldflow、Moldex3D CAE技术。分析软件：ANSYS。行业：材料供应商、汽车、航空、消费者和工业产品。法律通告：eXdigimat和e-Xstream工程是e-Xstream工程的注册商标。其他产品及公司名称和商标的商标权或注册商标权归他们的各自的主人所有。概要在这篇文章中, 简要的介绍两个尺度的建模方法，平均场均化处理和有限元同化方法，在进行建模时，这些强大的技术用与微观和宏观的应力和应变场,可以通过影响(改变)材料内部微观组织来控制材料在宏观上表现出来的性能(例如：纤维取向、纤维含量、纤维长度，等等) 。说明这些技巧, 我们目前的状况是：（一） 应用有限元分析均到纳米二氧化钛；(二)研究了注入玻璃纤维增强塑料霓虹灯扣使用有限元计算的宏观尺度结合中值场均在微观的尺度上。多尺度建模：简介作为一种激励人心的例子, 让我们来看一个由短玻璃纤维加固的热塑性聚合物塑料部件。作为典型的注塑生产过程，这种分布于成品内部的纤维将毫无疑问的会在走向和长度上发生普遍的改变。看图（1），该复合材料同时呈现各向异性与非均质性，这使它极难得到一个可靠准确的产品模拟，因为所利用经典的方法是基于宏观的本构模型。然而，通过多尺度的方法使预测模拟成为可能,这种预测模拟可以把这种复合材料用相当简单的方式进行描述，如图：图（1）：在注射玻璃纤维增强塑料后的离合器踏板中的纤维取向分布图（有罗地亚公司和特瑞堡集团提供）此图让我们研究学习了异构实体的显微组织组成的矩阵资料并且这些所谓的“夹杂物”可以是短纤维、小片晶体、颗粒、微小孔或微裂纹。我们的目标是根据它的显微结构，模拟预测产品在施加载荷和增加边界条件（BCs）下所产生的变化和影响。我们能区分出两种尺度,分别是微观层次和宏观层次。这个模型在微观结构尺度上与异质性质相符,然而从宏观尺度上看，可以认为是局部均匀的。如图：图（2）：在实践中,解决力学问题时的计算不可能停留在微尺度层面上。因此,我们考虑的是宏观尺度，并且假设每个质点是大量代表性的等效体积单元(RVE)的中心,这些质点包含潜在的异质性的微观结构。经典的固体力学是进行宏观尺度分析的,只可惜在计算每个点后，应力、应变值像边界条件传送到潜伏的等效体积单元一样被传送了。换句话说:每个数值的缩放就被认为是一个宏观点。这样等效体积单元的问题都解决了滨且每个单元都返回应力和刚度的测试值,这个方法被用于宏观尺度的计算中。图2:多尺度的材料建模的插图，现在唯一的困难在于这种用二尺度的方法（和更多一般的多尺度的方法）来解决等效体积单元的问题。它可以被等价为一个在经典边界条件作用下的等效体积单元,此时宏观上的应变与应力等于所有等效体积单元内部未知的区域内微应变和应力的体积平均值。在线弹性的条件下,运用复合材料的宏观尺度时，涉及到了那两个能给出有效刚度或总体刚度的均值。为了解决这个问题,你可以使用等效体积单元有名的有限元方法算法,见图7到10。该方法的优点是既简单又非常准确。然而,它有两个主要的缺点是:在计算实际的微结构时网格化分非常困难和在处理非线性问题时占用大量的CPU运算时间,比如在模拟计算非弹性材料性能的时候。另一个完全不同的方法是平均场均质法,这种方法是基于应力体积平均值和一个等效体积单元的每个相的应变场之间的假设关系而形成的方法;见图3。与绝对的有限元方法和其他所有现存的数值转换方法相比,平均场均质法（MFH）不仅是最好用的而且在占用CPU时间方面明显是最快的。然而，平均场均质法也有两个缺点,一是它无法给出每个相中的详细应变和应力场数值,二是局限于夹杂物的椭球面形状。图3:平均场均质法的过程。(1)局部应变根据宏观应变计算；(2)局部应力根据局部应变和每个相的组织模型来计算；(3)宏观应力根据平均局部应力计算。一个典型的等效体积单元的例子是Mori-Tanaka模型，已经成功适用于具有相同和对齐尺寸的椭圆形夹杂物的两相复合材料中。该模型假定了，如果等效体积单元是单独存在于一个无限的由实际的基体材料组成的空间中时，每个夹杂物都包含了等效体积单元。边界条件在解决单一的夹杂问题时相当于实际的等效体积单元的基体相应变场体积平均值的计算方法。单夹杂物分析问题已经被J.D. Eshelby在一篇标志性论文中解决了，这是平均场均质模型划时代的基石。图四：原理的Mori-Tanaka同质化的程序Mori-Tanaka模型和其它平均场均质模型已经推广到许多案例中了,如热耦合、两相非直线纤维的复合材料（使用多步骤分步处理的途径）或多相复合材料（使用一个多层次的方法）。这个预测已经直接广泛地验证了均场均质模型的有限元模拟和实验结果的校验。作为一种普遍的结论,人们发现在线(热)弹性条件下,平均场均质可给出有效特性的精确预测值,尽管是分布式取向,然而在终止近似值法上取得的进步仍然是受欢迎的。另外,确定平均场均质模型可用于UD,并可用在复合材料每个微结构中像用在机织织物的每根纱线中一样。一个重要并且仍持续在理论模型和计算方法上努力的在材料或几何非线性领域推广。这种扩展包括一些主要的困难：第一个是线性化,在微观尺度上本构方程需要线性化,需要微线弹性-或像热弹性一样的格式。第二个问题是对所谓的对比资料，即定义每个相中具有均匀瞬时刚度的控制运算符。接下来需要解决的问题是一阶和二阶同化，在一阶均以真正的本构模型计算作为比较材料,但不是每个相的应变和应力场的体积平均值。在一个二阶配方,充足的统计信息,即每个相的应变和应力场的方差也考要虑进去。最后,非常难的技术难点涉及Eshelby和希尔的与各向异性的瞬时刚度相关算子比较的张量计算方法。在多尺度分析耦合有限元方法用于宏观尺度,同时,确定各高斯点进行了计算,无论是在线性或非线性的状态。这是实践中最可行的方法。见图5。图5：经典的铁和耦合的有限元/ Digimat-MF方法对比。广泛的验证和验证结果表明,平均场均质模型确定可用于实践中存在的非线性问题,并且一般情况下可以带来良好的非线性预测值,然而在某些情况下工作可以持续提高精度(和减少CPU时间与多尺度分析相结合）。有限元均值处理法：一种纳米复合材料的应用方法未来材料最有可能的是纳米材料,它广泛的为未来各种领域提供新的划时代的应用,例如如纳米电子学,纳米生物科技和纳米医学等领域。这样,越来越多的精力放在理解和模拟他们的性状上以及得知什么是纳米效应。而目前正在开发的新工具,来解决这个工程上的挑战,今天有些新工具已经提供给工程师使用。其中:有限元素均值法应用的最多。模型聚合物类填料,一种典型的纳米效果填料。材料科学家在纳米尺度上，面临一些有关设计和加工的纳米复合尺度的挑战,这些新的物理现象,从宏观尺度上看是可以忽略不计的。举例来说，纳米填料均匀的分散在复合基体中，被认为可以改善材料的机械性能,然而期望具有导电率的聚和物类和渗透类导热或导电性都需要增加的基础材料。参见图6，实现完成一个或其他如今是在材料加工和对其研究方面构成的挑战。图六：纳米填料的扩散有限元均值法：它需要进行几何研究并被明确的产生并且是网状的,可以准确模拟渗流和集群效应。如图所示,介绍了宏观材料质点的弹性力学性能目前在塑料聚合物上的影响。图7给出了两种周期性纳米结构,也称为等效体积元素(RVE),这已经在使用Digimat-FE方法。介绍了聚合类材料参数已经产生最终的几何坐标，聚合材料内含物集中的聚类附近的两个截然不同的地方。体积分数5%的相位和夹杂物是球形的。一旦包围,这些结构将在等效体积单元中只受单向拉伸条件,运用x，y，z轴的负向和有限元方法。利用ANSYS有限元求解器进行求解之后问题就解决了。图7:微结构与均匀分布夹杂物(左)与群集(右)。结果比较：图8: 应力分布在夹杂物(左)和矩阵(右)为随机放置的杂质图8到10个说明应力分布矩阵和夹杂物的阶段,在这个案例中介绍的是x轴单向拉伸试验测试。由于最近的聚类中心附近的包裹,应力集中现象出现。这样,可以提高了30%的拉应力进行了观察,对聚类情况x轴向单向拉伸加载条件下进行观察,见图10。图11是在等效体积单元中S33的应力与应变分布和E33的应变分布和基质材料的相。观察夹杂的相时候应用了一个明显的更高的应力水平。这种更高的应力集中,不会随机或均匀分布内含的夹杂物,而且在施加载荷的时候可能会导致脱粘。图9:S11应力分布在夹杂物(左)和矩阵(右)为聚物。图10：2D等效体积单元的部分观点的群集(左)和随机(右)。拉应力分布。图11:S33(左)和E33应力应变(右)分布在等效体积单元的纳米阶段,对这两种情况下,一个沿z轴方向的加载。在这个低体积分数的内含物中,我们看到这类不明显改变其宏观力学性能的资料,请参阅表1。处在这样一个位置,最好的方法是避免纳米夹杂物材料的出现，当试图增加基材的刚度(基质刚度 = 2195 MPa)结合纳米填料(填料刚度 = 7000 MPa)。有限元法和平均场均值处理法耦合计算：已经应用到一部分的工业中。出于许多原因(制造成本、适应性、加工方法、高强度对抗.亮度比等。) 注射部分由短的玻璃纤维增强塑料在我们的日常生活中已经无处不在。但当它用这样的材料做成的模型,能够模拟宏观模型构成的物质模型受到捕捉效应的影响，例如注射过程？答案是否定的,因为他们并没有从中捕获的由注塑工艺决定的对纤维的分布方向产生的影响。下面的例子中,它由一个霓虹灯扣受载荷的过程,介绍了耦合分析和有限元软件ANSYS,DIGIMAT-MF Moldex3D之间的区别。这个过程在图12中表现的很清楚,并且包括下列步骤：1、注射成型工艺过程使用Moldex3D进行了数值模拟。现有结果是纤维取向张量,将作为输入DIGIMAT结构仿真。2、张量计算的定位可用映射图在准备从注射网格映射到粗糙的结构性冲突的映射工具(在DIGIMAT中)。3、这个结构仿真是利用ANSYS有限元求解加上Digimat-MF、多尺度的材料建模,模具制作的每个整合平均场均值方法进行结构模型。图12:耦合分析的过程。DIGIMAT以获得Moldex3D纤维取向张量作为输入,除了材料性能之外还有作为塑料模型采用了ANSYS有限元模拟。问题的说明： 这个轻环由四个独立的部分组成,见图13,也显示了不同的零件之间的接触结果。他们两个都由30%的玻璃纤维增强尼龙和Bergamid（一种新型复合材料）注入。他们的注射过程都在Moldex3D中进行了注塑模拟。滑块和支座组建假设是由钢铁制作的。 关闭的卡环是模拟位移滑而挡住了支持和部分的内部。对称性边界条件来限制也被应用到一半的部分研究。这个目标是为了评价模拟零件表面的平均应力最大值,在负载期间,比较了利用线性弹性响应模型,利用材料的弹性模量进行确定DIGIMAT-MF尼龙与玻璃纤维和弹塑性模型进行平均场均值法计算的结果。材料建模为了模仿在DIGIMAT-MF中的PAGF模型,做了以下假设:1、 玻璃纤维仍旧在线性弹性的领域。2、 聚酰胺（尼龙）具有可塑性和线弹性。3、 纤维的纵横（长度/直径）比值为30。参见图14：拉伸反应的材料模型。图13：表述的是霓虹灯扣和四个独立部件之间触体的关系。由Trilux和CADFEM股份有限公司提供。图14：Bergamid尼龙材料的模型。各向同性案例的拉伸响应,固定的纤维取向(1D)、随机二维定位(2D)和随机三维定位(3D)。由Trilux和CADFEM股份有限公司提供。仿真结果而有限元均值法具有明显的在等效体积单元中准确的应变/应力场优势，平均场均值法只能得到微观层面的平均的应力与应变值。尽管如此,它给我们的信息如果我们用宏观的本构模型我们将不能使用这个方法。同样地,在这个基质的相中平均累积塑性应变的可以直接的在塑料部件中去观察可塑性的分布。最大的塑性变形都可以从外围表面部分观察到。如图15。图15:平均分布于塑性应变积累在基体相的内部和外部的部分。范围0.01%(蓝色)0.09%(红色)。由Trilux和CADFEM股份有限公司提供。图16：线性弹性各向同性反应(经典的有限元法)与各向异性非线性(有限元法和平均场均值法)的对比。提高到21%的不同是观察应力大小,用硬线弹性模型得到更高的应力。图16:S11压力分布(MPa)的各向同性弹性钩(左)和各向异性非线性模型(右)。由Trilux和CADFEM股份有限公司提供。参考书目：1. Nemat-Nasser.S，Hori，M. Micromechanics：异构体的整体性能艾斯维尔科学出版社，1993。2. 莫里，田中具有弹性能量杂质的材料的基质的平均应力金属学报，1973年,571-574,第21卷。3. 弹性模量的确定的领域中的相关问题Eschelby博士，1226年，伦敦:伦敦皇家学会1957年,第241卷，376-396。4. 概述聚合物基纳米复合材料的工程应用前景Chmutin第一卷。5. 有纳米压痕的纳米硅基的纳米复合材料聚合物概要郭等人强化塑料和复合材料杂志，2004年。附件：外文原文Multi-Scale Modeling of Composite Materials and Structures with DIGIMAT to ANSYS Document Version 1.0, February 2009 Copyright, e-Xstream engineering, 2009 infoe-X www.e-X Materials: Engineering Plastics, Reinforced Plastics. e-Xstream Technology: DIGIMAT, Digimat-MF, Digimat-FE, Digimat to ANSYS, MAP. Complementary CAE Technology: Moldflow, Moldex3D, SigmaSoft, ANSYS. Industry: Material Suppliers, Automotive, Aerospace, Consumer & Industrial Products.Legal Notice. eX, eXdigimat and e-Xstream engineering are registered trademarks of e-Xstream engineering SA. The other product and company names and logos are trademarks or registered trademarks of their respective owners. EXECUTIVE SUMMARY In this paper, we briefly introduce two multi-scale modeling approaches, namely the Mean-Field (MFH) and Finite Element Homogenization (FEH) methods. These powerful techniques relate the microscopic and macroscopic stress and strain fields when modeling material behaviors and hence can capture the influence of the material microstructure (i.e. fiber orientation, fiber content, fiber length, etc.) on its macroscopic response. To illustrate these techniques, we also present (i) an application of finite element homogenization to a nanostructure and (ii) the study of an injected glass fiber reinforced plastic neon light clasp using finite element computations at the macro scale coupled with MF homogenization at the micro scale. Material Multi-Scale Modeling: an introduction As a motivating example, let us consider a plastic part made up of a thermoplastic polymer reinforced with short glass fibers. As typical of the injection molding manufacturing process, the fiber distribution inside the final product will vary widely in terms of orientation and length, see Figure 1. The composite material will be both anisotropic and heterogeneous, which makes it extremely difficult to perform a reliable simulation of the product using a classical approach based on macroscopic constitutive models. However, a predictive simulation is possible via a multi-scale approach, which can be described in a rather general setting as follows. Figure 1: Fiber orientation distribution in an injected glass fiber-reinforced plastic clutch pedal. Courtesy of Rhodia & Trelleborg.Let us study a heterogeneous solid body whose microstructure consists of a matrix material and multiple phases of so-called “inclusions”, which can be short fibers, platelets, particles, micro-cavities or micro-cracks. Our objective is to predict the response of the body under given loads and boundary conditions (BCs), based on its microstructure. We can distinguish two scales, the microscopic and macroscopic levels, respectively. The former corresponds to the scale of the heterogeneities, while at the macro scale, the solid can be seen as locally homogeneous; Figure 2. In practice, it would be computationally impossible to solve the mechanical problem at the fine micro scale.Therefore, we consider the macro scale and assume that each material point is the center of a representative volume element (RVE), which contains the underlying heterogeneous microstructure. Classical solid mechanics analysis is carried out at the macro scale, except that at each computation point, strain or stress values are transmitted as BCs to the underlying RVE. In other words, a numerical zoom is realized at each macro point. The RVE problems are solved and each of them returns stress and stiffness values, which are used at the macro scale. Figure 2: Illustration of the multi-scale material modeling approach, after Nemat-Nasser and Hori (1). Now the only difficulty in this two-scales (and more generally multi-scale) approach is to solve the RVE problems. It can be shown that for a RVE under classical BCs, the macro strains and stresses are equal to the volume averages over the RVE of the unknown micro strain and stress fields inside the RVE. In linear elasticity, relating those two mean values gives the effective or overall stiffness of the composite at the macro scale. In order to solve the RVE problem, one can use the well-known finite element (FE) method, see Figures 7 to 10. This method offers the advantages of being very general and extremely accurate. However, it has two major drawbacks which are: serious meshing difficulties for realistic microstructures and a large CPU time for nonlinear problems, such as for inelastic material behaviour. Another completely different method is mean-field homogenization (MFH), which is based on assumed relations between volume averages of stress or strain fields in each phase of a RVE; see Figure 3. Compared to the direct FE method, and actually to all other existing scale transition methods, MFH is both the easiest to use and the fastest in terms of CPU time. However, two shortcomings of MFH are that it is unable to give detailed strain and stress fields in each phase and it is restricted to ellipsoidal inclusion shapes. Figure 3: Mean-field homogenization process: (i) local strains are computed based on the macro strains, (ii) local stresses are computed based on the local strains and according to each phase constitutive model, and (iii) macro stresses are computed by averaging the local stresses.A typical example of MFH is the Mori-Tanaka model (2) which is successfully applicable to two-phase composites with identical and aligned ellipsoidal inclusions. The model assumes that each inclusion of the RVE behaves as if it were alone in an infinite body made of the real matrix material. The BCs in the single inclusion problem correspond to the volume average of the strain field in the matrix phase of the real RVE. The single inclusion problem was solved analytically by J.D. Eshelby (3) in a landmark paper, which is the cornerstone of MFH models. Figure 4: Schematic of the Mori-Tanaka homogenization procedure.Mori-Tanaka and other MFH models were generalized to other cases, such as thermoelastic coupling, two-phase composites with misaligned fibers (using a multi-step approach) or multi-phase composites (using a multi-level method). The predictions have been extensively verified against direct FE simulation of RVEs or validated against experimental results. As a general conclusion, it was found that in linear (thermo)elasticity, MFH can give extremely accurate predictions of effective properties, although for distributed orientations, progress in closure approximation will be welcomed. Note also that MFH can be used for UD, and for each yarn in woven composites. An important and still ongoing effort both in theoretical modeling and in computational methods is the generalization of MFH to the material or geometric nonlinear realms. Such extension involves some major difficulties. The first one is linearization, where constitutive equations at microscale need to be linearized onto linear elastic- or thermoelastic-like format. The second issue is the definition of so-called comparison materials which are fictitious materials designed to possess uniform instantaneous stiffness operators in each phase. The next problem to be solved is first-order vs second-order homogenization. In first-order homogenization comparison materials are computed with real constitutive models but volume averages of strain or stress fields per phase. In a second-order formulation, richer statistical information, namely the variance of strain or stress fields per phase is also taken into account. Finally, a very technical difficulty concerns the computation of Eshelbys or Hills tensors and is related to the anisotropy of the comparison instantaneous stiffness operator. Within a coupled multi-scale analysis, FE method is used at macro scale, while at each Gauss integration point, MFH computation is carried out, either in the linear or nonlinear regime. This is the most feasible approach in practice. See Figure 5. RVE homogenization Each inclusion Figure 5: Comparison between the classical FE and the coupled FE/Digimat-MF approaches.Extensive verification and validation results show that MFH can be used in practice for nonlinear problems and leads to good predictions in general, while work continues on improving accuracy in some situations (and reducing CPU time for coupled multi-scale analysis).FE Homogenization: an application to nanocomposites Most likely will nanomaterials be the materials of tomorrow, as they offer new horizons of applications in a wide variety of fields, e.g. nanoelectronics, bio-nanotechnology and nanomedicine. As such, more and more effort is put in understanding and modeling their behavior as well as acquiring know-how about nanoeffects. While new tools are being developed to tackle this engineering challenge, some are already available to the engineer of today. Among them: Finite Element Homogenization (FEH). Modeling Filler Clustering, a typical nanoeffect Material scientists face several challenges related to the design and the processing of nanocomposites as, at the nano scale, new physics and phenomena that are negligible at the macro scale enter the picture. For instance, uniform dispersion of the nanofiller inside the composite matrix is sought to improve the material mechanical properties, while clustering and percolation are desired when the conductivity of a base material, thermal or electrical, needs to be increased; see Figure 6. Achieving one or the other nowadays constitutes a challenge in terms of both material processing and study. Figure 6: Nanofiller dispersion.FEH, as it requires the studied geometry to be explicitly generated and meshed, allows an accurate modeling of percolation and clustering effects. As an illustration, we present the effect of clustering on the elastic mechanical properties of a macroscopic material point.Figure 7 presents two periodic nanostructures, also referred to as Representative Volume Element (RVE), that have been generated using Digimat-FE. Clustering parameters have been introduced to generate the rightmost geometry, whose inclusions are concentrated around 2 distinct clustering points. Volume fraction of the inclusion phase is 5% and the inclusions are spherical. Once meshed, these geometries will be subjected to uniaxial tensile conditions in the RVE x-, y- and z-directions and the finite element problem will be solved using the ANSYS finite element solverFigure 7: Microstructures with uniformly distributed inclusions (left) and clustered inclusions (right).Result-ComparisonFigure 8: S11 stress distribution in the inclusions (left) and in the matrix (right) for randomly placed inclusionsFigure 8 to 10 illustrate the stress distribution in the matrix and inclusion phases, in the case of the x-axis uniaxial tensile test. Due to the proximity of the inclusions around the clustering centers, stress concentrations appear. As such, up to 30% higher tensile stresses are observed for the clustered case, under x-direction uniaxial tensile loading conditions, see Figure 10. Figure 11 plots the S33 stress and E33 strain distribution in the inclusion and matrix phases, as well as in the RVE. One clearly observes the higher stress levels in the inclusion phase. Such higher stress concentrations, that are not observed for randomly or uniformly placed inclusions, could lead to debonding during loading.Figure 9: S11 stress distribution in the inclusions (left) and in the matrix (right) for clustered inclusions.Figure 10: 2D section view of clustered (left) and random (right) RVEs. Tensile stress distribution.Figure 11: S33 stress (left) and E33 strain (right) distributions in the nano phases and in the RVE for both cases for a z-direction uniaxial loading.At this low volume fraction of inclusions, we see that clustering does not significantly alter the macroscopic mechanical properties of the material, see Table 1. Such a placement of nanoinclusions is thus preferably avoided by the material scientists when trying to increase the stiffness of a base material (Ematrix = 2195 MPa) by combination with a nanofiller (Efiller = 7000 MPa).FE/MFH Coupled Computation: an application to an industrial partFor many reasons (manufacturing costs and flexibility, processing methods, high strength vs. lightness ratio, etc.), injected parts made up of short glass fiber reinforced plastics have become omnipresent in our daily life. But when it gets to model such materials, can macroscopic constitutive material models capture effects such as the injection process? The answer is no, as they do not capture the influence of the fiber orientation which depends on the injection process. The following example, which consists of a neon light clasp subjected to loading, introduces the process of a coupled analysis between Moldex3D, DIGIMAT-MF and ANSYS. This process, which is illustrated in Figure 12, consists of the following steps: 1. The injection molding process is simulated using Moldex3D. Among the available results are the fiber orientation tensors that will serve as input to DIGIMAT in the structural simulation. 2. The orientation tensors computed in 1. are mapped from the injection mesh onto the coarser structural one using Map (the mapping tool available in DIGIMAT). 3. The structural simulation is run using the ANSYS finite element solver coupled with Digimat-MF, the multi-scale material modeler that performs MFH at each integration point of the structural mesh. Figure 12: Coupled analysis process. DIGIMAT takes the fiber orientation tensor obtained from Moldex3D as input, in addition to the material properties and serves as material modeler for the ANSYS finite element simulation.Problem DescriptionThe light clasp consists of four independent parts, see Figure 13 that also illustrates the contacts between the different parts. Two of them are made up of 30% glass fiber reinforced polyamide, Bergamid, and were injected. Their injection was simulated in Moldex3D. The slide and support block are assumed to be made up of steelClosure of the clasp is simulated by imposing a displacement to the slide whi