بہاؤ تخروپن کیسے کریں؟
کچھ سال پہلے ، ہماری انجینئرنگ ٹیم نے کنزیومر الیکٹرانکس ہاؤسنگ پروجیکٹ کے ساتھ دیوار سے ٹکرایا۔ باس کی خصوصیات کے قریب سنک کے نشانات اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ ہم نے دکان کے فرش پر کیا کوشش کی۔ سڑنا پہلے ہی کاٹا گیا تھا۔ اس تجربے نے تبدیل کیا کہ ہم نئے منصوبوں - سے کس طرح رجوع کرتے ہیں ہر پیچیدہ جیومیٹری اب اسٹیل کے حکم سے پہلے فلو تخروپن سے گزرتا ہے۔
سافٹ ویئر اصل میں کیا کرتا ہے
اس کے بنیادی حصے میں ، انجیکشن مولڈنگ نقلی جوڑے ہوئے جزوی تفریق مساوات کو حل کرتی ہے جس میں غیر - آئسوڈرمل ، غیر - نیوٹنین سیال کا بہاؤ تین - جہتی گہا کے ذریعے ہوتا ہے۔ سافٹ ویئر میں بھرنے ، پیکنگ اور ٹھنڈک کے مراحل میں دباؤ کے شعبوں ، درجہ حرارت کی تقسیم ، رفتار پروفائلز ، قینچ کی شرح اور قینچ دباؤ کا حساب لگایا گیا ہے۔
بھرنے والے مرحلے کے ماڈل کس طرح پگھلا پولیمر گہا کے ذریعے گیٹ سے کیسے ترقی کرتا ہے۔ جب پلاسٹک سرد مولڈ دیوار سے رابطہ کرتا ہے تو ، یہ ایک مستحکم جلد پیدا کرتا ہے۔ اس منجمد حد اور بہتے پگھل کور کے درمیان ، پولیمر انو بہاؤ کی سمت میں پھیلا ہوا اور مبنی ہوتا ہے۔ یہ واقفیت استحکام کے دوران بند ہوجاتی ہے اور مکینیکل خصوصیات کے لئے بہت زیادہ معاملات ہوتی ہے۔ نقلی اس کو فاؤنٹین فلو ماڈلنگ کے ذریعے پکڑتی ہے ، جہاں بہاؤ کے محاذ پر مواد دیواروں پر مستقل طور پر جمع ہوتا ہے جبکہ تازہ پگھل پیچھے سے آگے آگے بڑھتا ہے۔
کولنگ تخروپن سے پتہ چلتا ہے کہ عام طور پر کل سائیکل کے وقت کا ساٹھ سے اسی فیصد استعمال ہوتا ہے۔ ناہموار ٹھنڈک تفریق سکڑ پیدا کرتی ہے ، جو براہ راست وار پیج کا سبب بنتی ہے۔
گہا بھرنے کے بعد پیکنگ تجزیہ چنتا ہے۔ اضافی مواد کو پلاسٹک کے ٹھنڈک کے طور پر حجم میٹرک سکڑنے کی تلافی کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔ دباؤ - حجم - مخصوص پولیمر گریڈ کے درجہ حرارت کی خصوصیات اس بات کا تعین کرتی ہیں کہ کتنا معاوضہ ممکن ہے۔ معنی خیز سکڑنے کی پیش گوئوں کے لئے درست پرائیوٹ ڈیٹا غیر - مذاکرات کے قابل ہے۔
ماڈل پریپ (آپ کے خیال سے زیادہ وقت لگتا ہے)
نقالی صرف اتنا ہی اچھا ہے جتنا ان پٹ۔
جیومیٹری کی صفائی عام طور پر خود تخروپن سے زیادہ وقت لیتی ہے۔ چھوٹی خصوصیات جیسے نقاشی متن اور تاریخ کے ڈاک ٹکٹ شاذ و نادر ہی بہاؤ کے رویے کو متاثر کرتے ہیں لیکن میش کی پیچیدگی میں نمایاں اضافہ کرتے ہیں۔ انہیں ہٹا دیں جب تک کہ ساختی طور پر اہم نہ ہو۔ سطح کی تضادات اور غیر - کئی گنا کنارے - یہ میشنگ کی ناکامیوں کو پیدا کرتے ہیں جو ڈیبگنگ کا وقت ضائع کرتے ہیں۔
ہم نے ایسے منصوبوں کو دیکھا ہے جہاں انجینئروں نے پرانی سی اے ڈی جیومیٹری پر تجزیہ کرتے ہوئے دن گزارے ، صرف یہ معلوم کرنے کے لئے کہ پیداوار کے حصے میں دیوار کی موٹائی مختلف ہوتی ہے۔ کسی بھی تجزیہ کو شروع کرنے سے پہلے ، تصدیق کریں کہ آپ کے پاس موجودہ ریلیز ورژن ہے اور تصدیق کریں کہ آیا سکڑ معاوضے کا معاوضہ پہلے ہی لاگو ہوچکا ہے۔
میش کثافت کی ضروریات کا انحصار خصوصیات پر منحصر ہے۔ کسی بھی خصوصیت میں کم از کم تین عناصر کا مقصد جو بہاؤ کو متاثر کرتا ہے۔ 3D میشوں کے لئے -} موٹائی کی قرارداد کے ذریعے چھ پرتیں کم سے کم ہونی چاہئیں ، فائبر - پربلت مواد کے لئے آٹھ یا اس سے زیادہ تک بڑھ جائیں۔ پہلو تناسب بیس - سے - سے زیادہ ہے جو عددی عدم استحکام پیدا کرتے ہیں۔
میش کے انتخاب میں تجارت - آفس شامل ہے۔ مڈل پلین میش آسان ، یکساں طور پر پتلی حصوں کے لئے قابل قبول کام کرتا ہے لیکن موٹائی میں نمایاں تغیرات والی کسی بھی چیز میں ناکام رہتا ہے۔ دوہری - ڈومین ٹکنالوجی میں گہا کی سطحوں کو میش کرکے اور الگورتھمک طور پر ان سے مماثل ہوکر بہتر ہوا۔ موٹی حصوں ، پسلیاں ، مالکان ، یا کسی بھی جیومیٹری کے لئے جہاں موٹائی کی سمت میں بہتا ہے ، مکمل تین - جہتی ٹیٹراہیڈرل میشنگ ضروری ہوجاتی ہے۔
مادی ڈیٹا (زیادہ تر لوگوں سے زیادہ اہم ہے)
نقلی سافٹ ویئر میں مادی انتخاب بہت سے انجینئروں کے احساس سے کہیں زیادہ نتیجہ خیز ہے۔ بڑے ڈیٹا بیس میں دس ہزار سے زیادہ خصوصیات والے درجات ہوتے ہیں ، لیکن ڈیٹا کا معیار کافی حد تک مختلف ہوتا ہے۔ رال سپلائرز کے ذریعہ براہ راست تجربہ کیا گیا مواد مکمل rheological خصوصیات کے حامل عام ڈیٹا شیٹ اقدار سے تخمینہ شدہ عام اندراجات کے مقابلے میں کہیں زیادہ قابل اعتماد پیش گوئیاں حاصل کرتا ہے۔
جب عین مطابق گریڈ ڈیٹا بیس میں نہیں ہے تو ، مضمرات کو سمجھنے کے بغیر "اسی طرح کے" مواد کو تبدیل نہ کریں۔ ایک پولی پروپولین کوپولیمر ہوموپولیمر سے مختلف سلوک کرتا ہے۔ ایک گلاس {{2} thirty تیس فیصد لوڈنگ پر بھرا ہوا نایلان پندرہ فیصد کے ساتھ تبادلہ نہیں ہوتا ہے۔
کراس - WLF Wiscosity ماڈل کے لئے درست گتانک کی ضرورت ہوتی ہے۔ درجہ حرارت کی حساسیت کے پیرامیٹرز خاص طور پر منجمد پرت کی نشوونما اور مختصر - شاٹ سلوک کی پیش گوئیاں متاثر کرتے ہیں۔ نیم - کرسٹل لائن مواد کے لئے ، کرسٹاللائزیشن کائینیٹکس پیچیدگی کا اضافہ کرتے ہیں - شرح اور کرسٹاللائزیشن کی حد ٹھنڈک کی شرح پر منحصر ہوتی ہے ، اور کرسٹاللٹی سکڑ اور مکینیکل خصوصیات دونوں کو متاثر کرتی ہے۔
پروسیسنگ کے حالات کو حقیقت سے ملنے کی ضرورت ہے
پہلے سے طے شدہ پروسیسنگ کی شرائط نقطہ آغاز ہیں ، سفارشات نہیں۔ امریکی انجیکشن مولڈنگ انسٹی ٹیوٹ میں جینیفر شمٹ نے عوامی طور پر اس بات پر زور دیا ہے کہ حتمی رپورٹس کے لئے سافٹ ویئر ڈیفالٹس پر انحصار کرنا ایک عام غلطی ہے - ڈیفالٹس اکثر عام حالات (ptonline.com) کے بجائے پروسیسنگ ونڈو کی انتہا کی نمائندگی کرتے ہیں۔
وار پیج کے نتائج پر سڑنا کے درجہ حرارت کا واحد سب سے بڑا اثر ہوتا ہے۔ اس پیرامیٹر کو درست کرنا ٹھیک ہے - زیادہ تر دوسری ترتیبات کو ٹیون کرنا۔
پگھل درجہ حرارت کی ترتیبات کو اس بات کی عکاسی کرنی چاہئے کہ اصل میں بیرل سے کیا آتا ہے ، کنٹرولر سیٹ پوائنٹس نہیں۔ انجیکشن کی رفتار پروفائلز کا اندازہ لگایا جانا چاہئے کہ مشین اصل میں کیا فراہم کرسکتی ہے۔ ہائیڈرولک مشینوں میں تمام - الیکٹرک مشینوں کے مقابلے میں مختلف ردعمل کی خصوصیات ہیں۔ کولنگ چینل کی ترتیب کو عملی طور پر - کی طرح قریب سے قریب سے مولڈ ڈیزائن سے ملنا چاہئے جس میں بہت سے فوری تجزیے آسان کولنگ کنفیگریشن کے ساتھ چلتے ہیں ، جو درستگی کو مجروح کرتے ہیں۔
نمبروں پر اعتماد کریں - پر اعتماد کریں
تخروپن کے نتائج میں دباؤ کی تقسیم ، درجہ حرارت کے نقشے ، وقت کی شکلیں بھریں ، ویلڈ لائن مقامات ، ہوا کے جال کی پوزیشنیں ، اور وار پیج کی پیش گوئیاں شامل ہیں۔ فتنہ ان کو عین پیش گوئی کے طور پر سمجھنا ہے۔ وہ نہیں ہیں۔
ویلڈ لائن اور ایئر ٹریپ مقامات عام طور پر کوالٹی رہنمائی کے لئے قابل اعتماد ہیں۔ اگر نقلی کاسمیٹک سطح پر دو بہاؤ کے محاذوں کی میٹنگ کو ظاہر کرتی ہے تو ، یہ ایک جائز تشویش ہے جس کے بارے میں گیٹ کی جگہ منتقل کرنے کے ذریعے توجہ دینے کے قابل ہے۔
دباؤ کی پیش گوئیاں اس بات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتی ہیں کہ آیا یہ حصہ دستیاب مشین کی گنجائش کے ساتھ بھرنے کے قابل ہے یا نہیں۔ انتہائی پیش گوئی شدہ دباؤ ممکنہ بھرنے کے امکانی مسائل کی تجویز کرتا ہے ، لیکن مطلق تعداد کو عین مطابق تقاضوں کے طور پر نہیں لیا جانا چاہئے۔
وار پیج کی پیش گوئیاں خاص طور پر شکوک و شبہات کے مستحق ہیں۔ جیسا کہ محققین نے دستاویزی کیا ہے ، نقلی اور تجرباتی نتائج کے مابین مماثلت آپریٹنگ حالات اور مادی ڈیٹا کے معیار (PMC.NCBI.NLM.nih.gov) پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے۔ ہمارے تجربے میں ، تخروپن زیادہ تر وقت میں وار پیج سمت اور نسبتا شدت کی پیش گوئی کرتا ہے ، لیکن مقداری جہتی پیش گوئوں کو توثیق کی ضرورت ہوتی ہے۔
آپ کو اب بھی جسمانی توثیق کی ضرورت ہے
توثیق کے بغیر تخروپن چلانے سے غلط اعتماد پیدا ہوتا ہے۔
مختصر - شاٹ اسٹڈیز بھرنے والی ترقی کی براہ راست بصری تصدیق فراہم کرتی ہے - اصل منجمد نمونوں کے مقابلے میں پیش گوئی شدہ بھرنے والے نمونوں کا موازنہ کرنے سے یہ پتہ چلتا ہے کہ آیا بہاؤ کی طبیعیات کو صحیح طریقے سے پکڑا گیا ہے۔ آلے والے سانچوں سے پریشر ٹرانس ڈوزر ڈیٹا پیش گوئی شدہ دباؤ کے نشانات کی توثیق کی اجازت دیتا ہے۔ پیداواری حصوں پر جہتی پیمائش ، خاص طور پر CMM اعداد و شمار پر مشتمل خصوصیات کے بارے میں CMM اعداد و شمار ، جو پیش گوئی اور اصل اخترتی کے مابین ارتباط کو قائم کرتے ہیں۔
مقصد کامل پیش گوئی نہیں ہے۔ مقصد مفید پیش گوئی ہے جو ترقی میں پہلے بہتر فیصلوں سے آگاہ کرتا ہے۔
کیا ہر پروجیکٹ کو اس کی ضرورت ہے؟
ہر پروجیکٹ مکمل نقلی کوششوں کا جواز پیش نہیں کرتا ہے۔ فرحت بخش پروسیسنگ ونڈوز والے سادہ جیومیٹری صرف تجربے کی بنیاد پر کامیابی کے ساتھ ڈھال سکتے ہیں۔ لیکن سخت رواداری ، پتلی دیواریں ، ایک سے زیادہ دروازے ، یا جمالیاتی تقاضوں کے ساتھ پیچیدہ حصے تقریبا ہمیشہ تجزیہ سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ مکمل نقلی مطالعہ کی قیمت عام طور پر ایک ہی مولڈ پر نظر ثانی سے بھی بچ کر بازیافت کی جاتی ہے۔
میڈیکل فنل ٹپ جزو پر مشتمل مولڈ کرافٹ کیس اس نقطہ کی وضاحت کرتا ہے: صرف 0.015 انچ کی دیوار کی موٹائی کے ساتھ ایک جھانکنے والا مائکرو {{0} sed نے 1.33 کی سی پی کے حاصل کیا خاص طور پر اس وجہ سے کہ ٹولنگ بنانے سے پہلے نقلی باخبر ڈیزائن اور پروسیسنگ (مولڈ -}} }.com)۔
جب حقیقت میں تجزیہ چلائیں
اس سے پہلے کی نقالی ڈیزائن کے عمل میں داخل ہوتی ہے ، اتنی ہی قیمت اس کی قیمت فراہم کرتی ہے۔ ٹولنگ کے بعد چلانا تجزیہ کی اصلاح پر کارروائی کے لئے مکمل حدود کے اختیارات ہیں۔ جزوی ڈیزائن کے دوران تجزیہ کرنا بنیادی بہتری کے قابل بناتا ہے: دیوار کی موٹائی کو ایڈجسٹ کرنا ، دروازوں کو غیر - کاسمیٹک علاقوں میں منتقل کرنا ، سنک کے رجحان کو کم کرنے کے لئے پسلیوں میں ترمیم کرنا۔
ابھرتے ہوئے ٹولز جیسے AI - معاون پیرامیٹر آپٹیمائزیشن ورچوئل اور جسمانی کے مابین لوپ کو بند کرنا شروع کر رہے ہیں۔ کائسٹ کے محققین نے حال ہی میں زیادہ سے زیادہ پروسیسنگ کے حالات کی پیش گوئی کرنے میں 1.63 فیصد غلطی کی شرح کے حصول کے لئے ایک پیداواری AI نقطہ نظر کا مظاہرہ کیا۔ یہ ٹولز انجینئرنگ کے فیصلے کی جگہ نہیں لیتے ہیں ، لیکن وہ تکرار کے چکروں کو تیز کرتے ہیں۔
عملی ٹیک ویز
موثر بہاؤ تخروپن کے لئے ماڈل کی تیاری ، میش معیار ، مادی ڈیٹا کی درستگی ، اور حقیقت پسندانہ پروسیسنگ آدانوں پر توجہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ آؤٹ پٹ کے فیصلوں کی رہنمائی کرتے ہیں لیکن یقین کے لئے غلطی نہیں کی جانی چاہئے۔
نقلی سرمایہ کاری پر غور کرنے والی ٹیموں کے ل the ، حساب کتاب سیدھا ہے: اگر ہر سال ایک سڑنا پر نظر ثانی کو روکتا ہے تو اس میں سافٹ ویئر اور تربیت کے اخراجات شامل ہیں ، اس سے آگے ہر چیز خالص فائدہ ہے۔ ٹیکنالوجی جادو نہیں ہے۔ اس کا اطلاق انجینئرنگ ہے جو بہترین کام کرتا ہے جب صارف اس کی صلاحیتوں اور اس کی حدود دونوں کو سمجھتے ہیں۔