3 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Foram realizados experimentos utilizando a simulação numérica do processo de injeção, realizadas no aplicativo Moldflow Plastics Insight Release (MPI). Também foram feitos experimentos práticos utilizando uma injetora Battenfeld 250 Plus. Quando aplicável, a análise de cartas de controle, significância estatística, estatística descritiva das amostras, determinação de efeitos principais, interações dos fatores e determinação de modelos estatísticos obtidos a partir dos dados (experimentais e simulação) foram feitas no aplicativo estatístico JMP.

3.1 - Experimento 1

O primeiro experimento foi realizado no aplicativo Moldflow e teve como objetivos:

• Obter um maior entendimento de alguns fatores mencionados como importantes na literatura, listados na Seção 3.1.1.

• Avaliar o modelamento realizado no aplicativo, visando uma reprodução mais exata das condições reais de injeção.

Foi realizado um experimento fatorial (DOE) manipulando alguns dos fatores descritos anteriormente na revisão de literatura no Capítulo 1. A partir do modelamento de um corpo-de-prova padrão, descrito na Seção 2.4.1, do circuito de refrigeração padrão (com canais de refrigeração simétricos, conforme Figura 3.1) e a dimensão externa de um molde conforme mostrado na Seção 2.4.2 . Nesse experimento foi utilizado o material poliestireno, grade 158K da Basf, que tem as suas propriedades mostradas na Seção 2.5.1.

Figura 3.1 - Canais de refrigeração simétricos em relação ao corpo-de-prova 3.1.1 - Descrição dos fatores e níveis utilizados

A – Posição dos canais: Esse fator refere-se à reprodução, no modelo matemático, da condição real de injeção. O nível (-) refere-se a uma disposição de canais simétrica, de acordo com o que é gerado de forma padrão pelo aplicativo Moldflow (abreviado como “pad” na Tabela 3.1 e Tabela 3.2). O nível (+) refere-se ao modelo revisado em relação ao posicionamento dos canais de acordo com as medidas determinadas a partir do molde de injeção a ser utilizado, onde é verificada uma assimetria entre os canais de refrigeração do lado fixo com do lado móvel com objetivo de posicionamento dos extratores, como pode ser visto na Figura 2.13 (abreviado como “rev" na Tabela 3.1 e Tabela 3.2). O entendimento desse fator tem por finalidade determinar o nível de simplificação que pode ser adotado em um modelo para análise de empenamento além de dar uma aproximação da influência do posicionamento e assimetria de canais de refrigeração em relação ao corpo- de-prova.

B – Temperatura do fluido nos canais do lado fixo do molde: De acordo com a literatura a temperatura do molde pode influenciar no empenamento, sendo que quanto mais rápido uma peça é resfriada, menor o tempo que as macromoléculas têm para se

reorganizarem e o encolhimento é menor, entretanto, tensões residuais no pós-moldado podem ser maiores. O nível (-) de 5°C de temperatura fluido de refrigeração refere-se a uma condição de temperatura mais baixa do molde, fazendo com que o tempo de ciclo fique mais baixo, sendo uma condição desejada na indústria para aumento de produtividade. O nível (+) foi definido como 59°C, mantendo a temperatura do molde mais alta.

C – Temperatura do fluido nos canais do lado móvel do molde: Assim como o fator B, a temperatura do fluido nos canais do lado móvel do molde também foi manipulada. De forma análoga, a temperatura foi fixada no nível (-) em 5°C e no nível (+) em 59°C. Espera-se, além do efeito da variação da temperatura do molde como um todo, que exista uma interação entre o fator B e o fator C, ou seja, que uma diferença de temperatura imposta entre os lados do molde resulte em um maior empenamento da peça.

D – Tempo de injeção: O tempo de injeção é obtido dividindo-se o volume total das cavidades pela vazão. Quanto maior a velocidade de injeção (menor tempo) maior o calor gerado podendo aumentar as tensões. Quanto menor a velocidade de injeção (maior tempo) pode ocorrer de que o material começa a se resfriar antes do preenchimento completo. Nesse experimento o nível (-) foi de 2 s e o nível (+) de 3 s.

E – Temperatura de injeção – (ou temperatura de plastificação) Espera-se que em níveis extremos dessa temperatura existam problemas de empenamento. No presente experimentos os níveis foram definidos a partir das temperaturas máxima e mínima indicadas pelo fabricante para injeção do PS 158k. O nível (-) foi 180°C e o nível (+) foi de 260°C.

F – Pressão de empacotamento – De acordo com as referências discutidas no Capítulo 1, a pressão de empacotamento diminui o encolhimento a medida que aumenta (usualmente diminuindo o empenamento), entretanto, valores muito altos podem induzir tensões internas que podem gerar empenamento. O nível (-) para esse fator foi definido como 60% da pressão de injeção e o nível (+) em 90% da pressão de injeção. Para cada tratamento a pressão de injeção é diferente e resultante da condição de processamento definida no plano de testes.

G – Tempo de empacotamento – De forma análoga à pressão de empacotamento, espera-se que um aumento no tempo de empacotamento minimize o encolhimento e empenamento. O nível (-) foi de 2s e o nível (+) de 4s.

H – Temperatura de ejeção – O aplicativo Moldflow utiliza como padrão o critério de temperatura para ejeção da peça. Maiores temperaturas de ejeção tem como significado que a peça é ejetada mais cedo, quando toda a peça atinge a temperatura pré-determinada.. Nesse experimento o nível (-) foi de 86,4°C e o nível (+) de 102,6°C. O aplicativo considera que a peça está pronta para ejetar quando 100% da massa está solidificada. Na prática, valores próximos da Tg (106°C) não são aconselháveis para processamento, pois os ejetores podem deformar a peça.

O experimento 1 foi fracionado para diminuir o número de tratamentos experimentais, pois um experimento fatorial completo de 8 fatores em dois níveis teria 256 tratamentos experimentais (28). Foram então removidas 4 frações totalizando 16 tratamentos (28-4) conforme Tabela 3.1 e Tabela 3.2.

Tabela 3.1 - Matriz experimental

Tratamentos

Fator Unidade 1 2 3 4 5 6 7 8

A Posição dos canais atributo pad pad pad pad pad pad pad pad B Temperatura do

fluido nos canais do lado fixo do molde

°C 5 5 5 5 59 59 59 59

C Temperatura do fluido nos canais do lado móvel do molde °C 5 5 59 59 5 5 59 59 D Tempo de injeção s 2 3 2 3 2 3 2 3 E Temperatura de injeção °C 180 260 260 180 260 180 180 260 F Pressão de empacotamento % 60% 90% 90% 60% 60% 90% 90% 60% G Tempo de empacotamento s 2 4 2 4 4 2 4 2 H Temperatura de ejeção °C 86,4 86,4 102,6 102,6 102,6 102,6 86,4 86,4

Tabela 3.2 - Continuação da matriz experimental

Tratamentos

Fator Unidade 9 10 11 12 13 14 15 16

A Dimensionamento dos canais

atributo rev rev rev rev rev rev rev rev B Temperatura do

fluido nos canais do lado fixo do molde

°C 5 5 5 5 59 59 59 59

C Temperatura do fluido nos canais do lado móvel do molde °C 5 5 59 59 5 5 59 59 D Tempo de injeção s 2 3 2 3 2 3 2 3 E Temperatura de injeção °C 180 260 260 180 260 180 180 260 F Pressão de empacotamento % 60% 90% 90% 60% 60% 90% 90% 60% G Tempo de empacotamento s 2 4 2 4 4 2 4 2 H Temperatura de ejeção °C 86,4 86,4 102,6 102,6 102,6 102,6 86,4 86,4

Outros fatores foram mantidos constantes conforme mostra a Tabela 3.3. A magnitude dos níveis foi definida pelos limites de processamento sugeridos pelo fabricante da resina utilizada, de acordo com o banco de dados constante no aplicativo Moldflow. A variável de resposta analisada foi o empenamento no eixo z conforme mostrado na Seção 2.9.

Tabela 3.3 - Variáveis mantidas constantes

Fator Unidade Valor

Material adimensional PS 158K

Temperatura do molde °C 60

Temperatura Ambiente °C 25

A resolução refere-se à quantidade de informações que podem ser obtidas a partir de um experimento. Quanto melhor a resolução (quanto maior o número), tanto mais informações podem ser obtidas a partir do experimento (ex. aprender sobre as interações e os termos de ordem mais alta). O estudo de 8 fatores em 16 corridas implica na perda de resolução do experimento em comparação a um fatorial completo, sendo que nesse caso será de resolução IV (ver Seção 1.6.2.2), o que quer dizer que os efeitos principais podem ser separados dos outros efeitos principais e das interações de segunda ordem (dois

fatores), mas as interações de segunda ordem estão confundidas com outras interações de segunda ordem e de ordem mais alta [MOEN; NOLAN; PROVOST, 1998]. A estrutura de confundimento desse experimento foi gerada no aplicativo JMP e é mostrada na Tabela 3.4. Essa matriz mostra em cada linha os efeitos que estão confundidos, nesse caso AB está confundido com fatores CH, DG e EF, o que quer dizer que se AB é significativo não podemos afirmar se é realmente AB ou os outros efeitos confundidos. Dessa forma, podemos nos valer das teorias e previsões para avaliar qual o efeito que tem maior potencial de ser o que é realmente significativo.

Tabela 3.4 - Matriz de confundimento

A*B = C*H = D*G = E*F A*C = B*H = D*F = E*G A*D = B*G = C*F = E*H A*E = B*F = C*G = D*H A*F = B*E = C*D = G*H A*G = B*D = C*E = F*H A*H = B*C = D*E = F*G 3.1.2 - Análise do experimento

A Tabela 3.5 mostra os resultados de empenamento obtidos no Moldflow, de acordo com o método mostrado na Seção 2.9.

Tabela 3.5 - Resultados obtidos no aplicativo Moldflow

Trat. A B C D E F G H Empenamento (mm) Módulo do Empen. (mm) 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -0,0007 0,0007 2 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 0,0003 0,0003 3 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 0,7244 0,7244 4 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 0,6409 0,6409 5 -1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -0,6134 0,6134 6 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -0,6267 0,6267 7 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 0,0023 0,0023 8 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -0,0001 0,0001 9 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 0,0186 0,0186 10 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 0,0196 0,0196 11 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1,2450 1,2450 12 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1,0940 1,0940 13 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1,0100 1,0100 14 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1,0300 1,0300 15 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 0,0177 0,0177 16 1 1 1 1 1 1 1 1 0,0198 0,0198

Os valores obtidos no Moldflow foram levados ao aplicativo JMP para análise estatística do DOE.

Para esse experimento foi verificado que o corpo-de-prova empenou em direção da placa mais quente, conforme verificado na literatura revisada na Seção 1.2.1.2.6. Isso pode ser verificado na coluna “Empenamento” da Tabela 3.5, onde os valores negativos de empenamento indicam que a concavidade está voltada para a placa fixa, conforme Figura 3.2 (o efeito do empenamento foi ampliado em 5 vezes para facilitar a visualização). Os valores positivos indicam a peça voltada para baixo, o que ocorre toda a vez que a maior temperatura de resfriamento está no circuito do lado móvel do molde.

Figura 3.2 – Corpo-de-prova com a concavidade voltada para o lado fixo do molde Para avaliação da significância dos fatores foi utilizado o módulo do empenamento. Primeiramente foi verificado que os tratamentos que têm a mesma temperatura dos dois lados do molde influenciam muito pouco no empenamento ficando bastante próximos de zero, como mostra a Figura 3.3 a partir dos dados mostrados na Tabela 3.5.

Figura 3.3 – Rank (classificação) da variável de resposta empenamento

Isso significa que existe uma diferença muito grande quanto à magnitude dos efeitos e que a variável de resposta deve sofrer uma transformação para deixá-la linear e permitir a análise correta do DOE. Como foi mostrado na Seção 1.6.2.3, o método de Rank (classificação) é uma ferramenta de diagnóstico estatístico que consiste em ordenar os resultados pela variável de resposta e classificar os valores, linearizando a resposta. Em seguida é executado o cálculo dos efeitos principais e gerados os gráficos de probabilidade normal e Pareto de efeitos, quando são analisados os resultados. O critério de decisão baseia-se na comparação dos resultados, sendo que buscamos uma concordância entre os valores brutos e os valores transformados pela classificação. Em caso de divergência, podemos entender que existe uma distorção nos dados, de acordo com revisão da literatura. Nesse estudo podemos comparar os gráficos de probabilidade normal, mostrados na Figura 3.4, e os gráficos de Pareto, mostrados na Figura 3.5, para a variável de resposta empenamento (em módulo) e para a classificação do empenamento.

Figura 3.4 - Gráfico de probabilidade normal

O gráfico de probabilidade normal foi construído no aplicativo JMP, sendo que esse gráfico é a verificação do afastamento dos pontos definidos pelos efeitos dos fatores (divididos por 2) da linha de PSE (pseudo standard error), que é formada pela multiplicação do valor mediano absoluto dos efeitos por 1,5 após remover todos os efeitos 3,75 vezes maiores que a mediana absoluta de todos os efeitos.

O gráfico de probabilidade normal do empenamento no experimento 1 mostra como efeitos significativos: A (posição dos canais), B (Temperatura do fluido nos canais do lado fixo do molde), C (Temperatura do fluido nos canais do lado móvel do molde), H (Temperatura de ejeção) e B*C (interação de B e C). O gráfico de probabilidade normal do Rank do Empenamento mostra A, B*C, B, C, D, E e A*G, ou seja, o H não aparece como significativo, o que mostra que o aplicativo Moldflow compensa o efeito de empenamento que poderia ser causado pela temperatura de ejeção por meio do aumento do tempo de resfriamento. O gráfico de Pareto (Figura 3.5) mostra a hierarquia dos efeitos.

Figura 3.5 - Gráfico de Pareto

O gráfico mostra que a interação B*C é o estimador mais importante tanto para o Empenamento como para o Rank (classificação), tendo o estimador A como o segundo mais importante. Por outro lado, os estimadores que vêm na seqüência tem uma ordem diferente. Uma outra evidência importante desse gráfico é que os estimadores B*C e A tem uma magnitude muito maior que os outros, indicando serem os mais importantes de um ponto de vista prático.

Dessa forma os fatores A, B, C e a interação B*C foram escolhidos para entrarem no modelo reduzido, que é o modelo de regressão linear construído somente com os fatores significativos. A partir do modelo reduzido foi calculado o R² (ou “R square”) que mede a proporção de variação dos fatores que estão no modelo sobre a variação oriunda do ruído. Um R² de valor zero indica que os fatores analisados não explicam a variação do experimento e um valor de R² de 1 diz que 100% da variação está sendo explicada pelos fatores considerados no modelo. O cálculo de R² é feito a partir de dados obtidos na tabela de ANOVA (Analisys of variance), sendo igual a soma dos quadrados do modelo dividido pela soma dos quadrados do erro estatístico (ruído). No caso do presente trabalho o valor de R² foi calculado diretamente pelo aplicativo JMP, sendo que com os fatores considerados no modelo reduzido foi obtido um R² de 0,94277, o que quer dizer que esses estimadores explicam 94,27 % da variação criada no experimento. De forma análoga ao

gráfico de probabilidade normal, o R2 utiliza-se do princípio de Pareto para calcular o efeito do modelo e ruído, caso réplicas dos tratamentos não estejam disponíveis.

O gráfico de efeitos principais, mostrado na Figura 3.6 mostra a direção em que cada fator isoladamente e sem levar em conta as interações, contribui para a variável de resposta. Pode ser visto que o fator A aumenta o empenamento quando está em (+). Isso quer dizer que a posição dos canais de refrigeração medida no molde é mais crítica para a variável de interesse. O gráfico mostra também a variação causada pelo erro aleatório em torno do valor determinado pelo modelo estatístico adotado.

Figura 3.6 - Gráfico de efeitos principais onde A- posição dos canais, B- Temperatura do fluido nos canais do lado fixo do molde, C-Temperatura do fluido nos canais do lado móvel do molde

Os fatores B e C, isoladamente, não tem uma influência importante, sendo que estão no modelo reduzido porque formam a interação B*C.

A interação B*C expressa a diferença de temperatura entre as placas do molde. O gráfico de interações mostrado na Figura 3.7 mostra de forma clara o fenômeno. O empenamento é máximo quando os fatores tem sinal diferente, ou seja, quando B está em (-) e C em (+) ou quando B está em (+) e C está em (-). Isso quer dizer que, para o experimento realizado, a temperatura do molde por si só não teve grande impacto no empenamento, entretanto, quando existe uma diferença de temperatura entre as placas a deformação aparece.

Figura 3.7 - Gráfico de interações, onde: B- Temperatura do fluido nos canais do lado fixo do molde, C- Temperatura do fluido nos canais do lado móvel do molde

A Equação 3.1 foi obtida de acordo com o método de regressão linear mostrado na Seção 1.6.3 e mostra o modelo reduzido obtido nesse experimento, sendo a variável Y o módulo do empenamento e A, B, C e B*C os fatores e interação considerados.

Y (Empenamento) = 0,44 + 0,12.A - 0,03.B + 0,03.C - 0,43.(B*C) (3.1) O gráfico mostrado na Figura 3.8 apresenta um comparativo dos valores determinados no Moldflow com os valores previstos pela fórmula empírica mostrada na Equação 3.1.

Figura 3.8 - Superposição dos pontos medidos no aplicativo Moldflow com os pontos previstos pelo modelo

3.1.1 - Conclusões para o Experimento 1

O experimento 1 confirmou as previsões para a diferença de temperatura nas placas traduzida como uma interação no DOE. A modificação na posição dos canais (fator A) de refrigeração também mostrou-se importante, sendo que a disposição desses canais de acordo com o nível (+) , mostrada na Seção 2.4.2, aumenta o empenamento devido a maior proximidade dos canais em relação ao corpo-de-prova, permitindo uma troca de calor mais rápida (aumenta eficiência) e amplificando o efeito de temperatura do fluido de refrigeração. Isso pode ter bom resultados quando o balanceamento térmico entre as placas do molde for adequado e sem diferença de temperatura, entretanto, pode ter resultados muito ruins quando houver desbalanceamento de temperatura. Com bases nessas conclusões foi adotado o modelo alterado de acordo com análise dimensional feita no molde de injeção, verificado que o aplicativo Moldflow reproduz o empenamento causado por desbalanceamento da temperatura, que a variação induzida pela manipulação dos parâmetros de injeção não foi significativa, levando em consideração os níveis escolhidos.

3.2 - Experimento 2

Esse experimento foi executado com os seguintes objetivos:

• Verificar se o sistema de medição proposto era capaz e adequado para determinar as variações de empenamento.

• Verificar se é possível reproduzir um empenamento controlado como o fizemos na simulação numérica.

• Determinar a influência da diferença de temperatura entre as placas e pressão/tempo de empacotamento.

Foi então executado um planejamento de experimento fatorial (DOE) na injetora do laboratório de Polímeros do curso de Engenharia Mecânica do CCT-UDESC. Nessa experiência foi realizado um DOE fatorial completo, onde foram manipulados dois fatores em dois níveis, totalizando 4 tratamentos. Para cada um dos tratamentos experimentais foram injetadas 3 peças livres de defeitos e para cada peça foram feitas 3 medidas.

3.2.1 - Descrição dos fatores e níveis utilizados

A – Pressão/Tempo de empacotamento: No nível (-) não foi utilizada pressão de empacotamento. No nível (+) foi usada uma pressão de 14 MPa (47% da pressão de injeção) e um tempo de recalque de 2s.

B – Diferença de temperatura (∆T): O nível (-) mantinha as temperaturas dos dois lados do molde aproximadamente iguais. No nível (+) foi aplicada uma diferença de temperatura na ordem de 10°C (54°C no lado móvel e 44°C no lado fixo).

A Tabela 3.6 mostra os fatores que foram mantidos constantes. Os dados referentes ao PP CP 442 XP são mostrados na Tabela 2.10, Tabela 2.11 e Tabela 2.12 da Seção 2.5.2.

Tabela 3.6 - Valores mantidos constantes

Fator Unidade Valor Perfil de velocidades % 100

Tempo de injeção s 3

Pressão de injeção MPa 30 Temperatura de injeção °C 230

O material utilizado foi o PP CP 442 XP (características principais descritas na Seção 2.5.2. A Tabela 3.7 mostra a combinação de valores para o experimento.

Tabela 3.7 - Matriz experimental

Tratamentos

Fator Unidade 1 2 3 4

A Tempo de empacotamento s 0 2 0 2

Pressão de empacotamento % da pressão de injeção

0 47 0 47 B Diferença de temperatura

entre placas do molde (∆T) °C 10 10 0 0 Quantidade de peças por tratamento 3 3 3 3 Quantidades de Medidas por peça 3 3 3 3

O controle de temperatura do molde foi feito de acordo com o procedimento descrito na Seção 2.3 entretanto, para esse experimento, o lado aquecido foi o lado móvel do molde.

Para cada combinação de fatores (4 tratamentos experimentais no total) foram tiradas 3 peças após estabilização do processo (em torno de 15 ciclos, medindo-se as temperaturas das placas até que não houvessem oscilações significativas). Cada peça foi medida três vezes usando o procedimento descrito na Seção 2.7. Para esse experimento foi medida a deflexão, considerando que o erro estatístico no procedimento de medição é o mesmo para empenamento.

Primeiramente foi observado, tanto visualmente quanto por meio de medições, que o empenamento ocorre de acordo com o previsto (empenamento com a concavidade voltada para o lado mais quente do molde). Para avaliar o sistema de medição foi utilizada a técnica de cartas de controle, comparando a variação existente dentro do subgrupo de amostragem (medidas) com a variação entre subgrupos (diferença de temperatura (∆T), pressão de empacotamento/tempo de empacotamento e peça). A Tabela 3.8 mostra os resultados obtidos.

3.2.2 - Análise do experimento

Tabela 3.8 - Resultados obtidos experimentalmente

Tratamento experimental A B Peça Medida Deflexão (mm) 1 -1 -1 10 1 4,02 1 -1 -1 10 2 3,99 1 -1 -1 10 3 4,00 2 -1 -1 11 1 4,00 2 -1 -1 11 2 4,03 2 -1 -1 11 3 4,03 3 -1 -1 12 1 4,17 3 -1 -1 12 2 4,20 3 -1 -1 12 3 4,17 4 -1 1 1 1 9,62 4 -1 1 1 2 9,55 4 -1 1 1 3 9,60 5 -1 1 2 1 6,90 5 -1 1 2 2 6,99 5 -1 1 2 3 6,91 6 -1 1 3 1 9,45 6 -1 1 3 2 9,52 6 -1 1 3 3 9,52 7 1 -1 7 1 0,90 7 1 -1 7 2 0,88 7 1 -1 7 3 0,88 8 1 -1 8 1 0,89 8 1 -1 8 2 0,91 8 1 -1 8 3 0,88 9 1 -1 9 1 0,78 9 1 -1 9 2 0,82 9 1 -1 9 3 0,83 10 1 1 4 1 2,53 10 1 1 4 2 2,54 10 1 1 4 3 2,47 11 1 1 5 1 2,31 11 1 1 5 2 2,32 11 1 1 5 3 2,35 12 1 1 6 1 2,94 12 1 1 6 2 2,98 12 1 1 6 3 2,96

Primeiramente foi avaliado o sistema de medição de acordo com a técnica apresentada na Seção 2.7. A partir da Tabela 3.8 foi avaliada a carta das amplitudes (carta R) de acordo com a metodologia mostrada na Seção 1.6.1 e mostrada na Figura 3.9. Foi constatado que não existem causas especiais (pontos fora de dos limites de controle) e também que existem mais de 4 patamares de medidas, o que indica que o sistema tem uma boa discriminação.

Figura 3.9 - Carta de controle das amplitudes das medidas de deflexão

Na carta das médias, mostrada na Figura 3.10 vemos que mais de 75% dos pontos estão fora dos limites de controle, o que indica que o sistema tem uma boa precisão, sendo que dessa forma o sistema de medição está aprovado e pode ser usado para analisar as medidas de deflexão.

Figura 3.10 - Carta de controle das médias da deflexão

Para as cartas mostradas na Figura 3.9 e Figura 3.10, LSC e LIC significam limite superior de controle e limite inferior de controle respectivamente, calculados de acordo com a metodologia apresentada na Seção 1.6.1.

De acordo com a Equação 1.15 , considerando que a carta R está estável, previsível e consistente (sem pontos fora de controle), que é o caso, estimamos a precisão do sistema de medição em um valor de σˆ=0,1666 mm, a partir de um R =0,0487 (vindo do Gráfico das amplitudes mostrado na Figura 3.9) e um d2 =1,693 dado pela Tabela 1.8 para um tamanho de subgrupo 3.

Como a diferença entre os tratamentos é muito maior que o erro do sistema de medição foi assumido que a análise de empenamento no centro da peça, como visto na Seção 2.7 estaria igualmente adequada em termos de sistema de medição. Ambas as variáveis de resposta refletem bem o fenômeno, entretanto, a análise de empenamento medido no centro no aplicativo Moldflow é mais direta.

Avaliando o gráfico de probabilidade normal e o gráfico de Pareto (Figura 3.11 e Figura 3.12 respectivamente, construídas usando os resultados mostrados na Tabela 3.8 de acordo com a matriz experimental mostrada na Tabela 3.6) podemos ver que o recalque é o efeito mais importante, seguido da diferença de temperatura entre as placas. Uma interação

entre o ∆T e o recalque também aparece com uma certa significância. No gráfico de probabilidade normal em particular, aparecem duas linhas para avaliação de significância