Modelagem matemática dos perfis de temperatura e de pressão na cavidade de um molde de injeção

Abstract

A moldagem por injeção é um dos processos mais amplamente utilizados para fabricar peças de plástico. Esse processo é sensível a alterações no ambiente, sendo a pressão e a temperatura os fatores mais determinantes na qualidade do produto moldado. Consequentemente, sistemas de controle dedicados a mitigar perturbações nesses perfis dentro da cavidade do molde podem melhorar a qualidade dos produtos. Neste trabalho, será desenvolvido um modelo matemático que simule os perfis de temperatura e pressão ao longo do processo de injeção, servindo como base para a futura concepção do referido sistema de controle. Além disso, um algoritmo de otimização será implementado para ajustar automaticamente os parâmetros e coeficientes do modelo matemático aos dados experimentais, garantindo previsões precisas e adaptações rápidas em tempo real para melhorar a eficiência do processo. O modelo matemático desenvolvido foi eficaz na previsão dos perfis de temperatura e pressão durante o processo de moldagem por injeção, e se mostrou ideal para a aplicação em cenários industriais. Ademais, o algoritmo de otimização apresentou desempenho satisfatório ao ajustar os parâmetros dos modelos aos dados de referência, e contribui para a redução de defeitos nas peças moldadas e a otimização do processo de produção.

Injection molding is one of the most widely used processes for manufacturing plastic parts. This process is sensitive to environmental changes, with pressure and temperature being the most determining factors in the quality of the molded product. Consequently, control systems dedicated to mitigating disturbances in these profiles within the mold cavity can improve product quality. In this work, a mathematical model will be developed to simulate the temperature and pressure profiles throughout the injection process, serving as a basis for the future design of the control system. Additionally, an optimization algorithm will be implemented to automatically adjust the parameters and coefficients of the mathematical model to experimental data, ensuring accurate predictions and quick real-time adaptations to improve process efficiency. The developed mathematical model was effective in predicting temperature and pressure profiles during the injection molding process and proved ideal for application in industrial scenarios. Furthermore, the optimization algorithm showed satisfactory performance in adjusting the model parameters to reference data, contributing to the reduction of defects in molded parts and the optimization of the production process.