As the consumer market in the cosmetic, vehicle manufacturing and aerospace industries grows, the demand for manufacturing industries using on injection mold technology. Also, such manufacturing technology of metal machining is expensive, and the shape is limited. Cosmetic cushion fact products are divided into outer relevant to the exterior of the product and inner containers containing the actual contents. In the case of the inner container, it needs to be combined with the upper and lower cases. As environmental regulations are strengthened internationally, the use of a large number of component parts can result in significant losses in recycling and economics. Therefore, this study aims to perform injection molding analysis through injection molding simulation to develop a cushion fact container that can be recycled through the unification of products and materials using polypropylene to cope with environmental regulations. In the case of injection molding conditions, Injection Time(sec): 4.5, Cooling Time(sec): 13, Resin Temperature($^{\circ}C$): 240, and Pressure(MPa): 30 were determined. The results of injection molding simulation according to the two design methods were compared with the sync mark which shows the problem of filling and injection molding.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.892-897
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2020
Previous plastic heat exchangers are expensive because the mold must be newly manufactured depending on the air conditioning space. On the other hand, danpla is so thin that the heat exchange performance is excellent. Moreover, danpla can be used easily in ventilation systems in view of fabrication. This study proposes correlations for the cooling performance of an indirect evaporative cooling system. The experimental apparatus consisted of a heat exchanger, spray nozzle, fan, thermostat, pump, and measuring sensors for temperature, humidity, and airflow rate. The results showed that the effectiveness decreased gradually as the airflow rate increased. In addition, there was an optimal condition in terms of effectiveness. The performance prediction correlations were determined using the experimental data from various conditions. The proposed correlations showed performance accuracies within 4 % error.
Injection molding is a process widely used in various industries because of its high production speed and ease of mass production during the plastic manufacturing process, and the product is molded by injecting molten plastic into the mold at high speed and pressure. Since process conditions such as resin and mold temperature mutually affect the process and the quality of the molded product, it is difficult to accurately predict quality through mathematical or statistical methods. Recently, studies to predict the quality of injection molded products by applying artificial neural networks, which are known to be very useful for analyzing nonlinear types of problems, are actively underway. In this study, structural optimization of neural networks was conducted by applying multi-task learning techniques according to the characteristics of the input and output parameters of the artificial neural network. A structure reflecting the characteristics of each process step was applied to the input parameters, and a structure reflecting the quality characteristics of the injection molded part was applied to the output parameters using multi-tasking learning. Building an artificial neural network to predict the three qualities (mass, diameter, height) of injection-molded product under six process conditions (melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, pacing time, cooling time) and comparing its performance with the existing neural network, we observed enhancements in prediction accuracy for mass, diameter, and height by approximately 69.38%, 24.87%, and 39.87%, respectively.
Kim, Kyu-Tne;Jang, Seok-Hern;Lim, Jun-Hyung;Joo, Jinho;Kim, Chan-Joong;Bong, Gye-Won;Kim, Rye-Lim;Hyun, Ok-Bae
Journal of the Korean Ceramic Society
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v.42
no.6
s.277
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pp.437-442
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2005
We fabricated BSCCO-2212 (2212) bulk superconductor by melt casting process, and evaluated the dependence of the critical properties on the temperature and cooling .ate of mold and the pouring methods of melt. It was observed that the critical current (Ic) of 2212 was significantly dependent on the pre-heating temperature of the mold. At the pre-heating temperature of $500^{\circ}C$ followed by air cooling condition, Ic of 48 A at 77 K was obtained which was higher than others processed at different temperatures. In addition, the Ic improved to 132 A when tilt casting method was applied. The improved Ic is probably due to the fact that the tilt casting reduced a turbulent flow of the melt during casting causing less porosity and more homogeneous microsructure. Critical temperature was measured to be 87-89 K after the first heat treatment and it improved to 90-91 K when subsequently heat treated at $650^{\circ}C$ in a nitrogen atmosphere. This improvement was considered to be due to an optimization of the oxygen content in the range of 8.16-8.2.
Bi-22l2 tubes for fault current limiter (FCL) were fabricated by centrifugal melting process. $SrSO_4$ ($10\;wt.\;\%$) was added to Bi-2212 powder to lower the melting point of Bi-22l2 and to improve the mechanical properties. The BSCCO powder was completely melted at $1300\;^{\circ}C$ using the RF furnace and then poured into rotating steel mold. The steel mold, preheated at $450\;{\circ}C{\sim}550^{\circ}C$ for 2 hour was rotated at $1020{\sim}2520\;RPM$. The solidified BSCCO tube was cooled down to room temperature in the furnace for 48 hours and separated from the mold between Bi-2212 and the mold. $ZrO_2$ solution was used to separate it easily from the mold and Ag tape was attached in the mold inner wall of the mold to analysis electrical property. Bi-22l2 tube was often cracked when the cooling rate was high. BSCCO tubes with $70{\Phi}{\times}100\;mm,\;50{\Phi}{\times}100\;mm$ and $30{\Phi}{\times}150\;mm$ size were fabricated by centrifugal melting process. The $J_{c}s$ of tubes with $50{\Phi}{\times}100\;mm{\times}4.0\;t$ and $50{\Phi}{\times}100\;mm{\times}4.l\;t$ were 178 and $74.2\;A/cm^2$ at 77K, respectively. The processing condition for Bi-2212 tube fabrication was investigated using XRD and SEM analyses.
Kim, Myeong-Han;Jo, Hyeon-Nam;Kim, Jeong-Gyeom;Jo, Hyeong-Ho
Korean Journal of Materials Research
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v.9
no.9
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pp.883-889
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1999
The pure Al or-(1,2,3wt%)Cu alloy internal chill with 4,6,8,12 and 15mm ø, respectively, was inserted at the center of a graphite mold with the size of 95mm ø$\times$200mm H. The molten metal with the same composition as the internal chill was poured into the mold at the pouring temperature of $750^{\circ}C$ and the cooling rates, solidified structures and chemical segregation were analyzed. The results represented that there was remarkable increased in cooling rate as well as decrease in grain size, secondary dendrite arm spacing and chemical segregation as the ratio of ingot to internal chill diameter was increased to 8. However there was a considerable drop of the internal chill effect when this ratio exceeded 8, resulting from incomplete melting of internal chills. The optimum ratio for the maximum internal chill effect of pure Al and-(1,2,3wt%)Cu allolys was 8 at the given pouring temperature.
We studied on the injection molding conditions of defect-free PMMA lens for surgical light. When the heat temperature of mold is low, more imperfect molding or weldlines and flow marks have showed. A defective lens depends on low fluidity of the PMMA resin and its temperature is high, a flexural strain has occurred. The longer cooling time of specimens, the more cracks have occurred due to resin crystallization. In this study, optimal molding conditions for defect-free PMMA lens is as follows. The heat temperature of core mold was 110 [$^{\circ}C$] and also the cooling time was 25 [sec]. PMMA materials can realized low expense to produce plastic optical lens and applications.
In this study, an artificial neural network(ANN) was constructed to establish the relationship between process condition prameters and the qualities of the injection-molded product in the injection molding process. Six process parmeters were set as input parameter for ANN: melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, and cooling time. As output parameters, the mass, nominal diameter, and height of the injection-molded product were set. Two learning structures were applied to the ANN. The single-task learning, in which all output parameters are learned in correlation with each other, and the multi-task learning structure in which each output parameters is individually learned according to the characteristics, were constructed. As a result of constructing an artificial neural network with two learning structures and evaluating the prediction performance, it was confirmed that the predicted value of the ANN to which the multi-task learning structure was applied had a low RMSE compared with the single-task learning structure. In addition, when comparing the quality specifications of injection molded products with the prediction values of the ANN, it was confirmed that the ANN of the multi-task learning structure satisfies the quality specifications for all of the mass, diameter, and height.
Deformation frequently occurring in injection molded products is a phenomenon displayed due to uneven shrinkage distribution and orientation of the whole molded product. Shrinkage deformation is a very serious problem because it causes deformation of the molded article and shortens the performance of the product. In this paper, we are focusing on the warpage of keypad in mobile phone. In other words, we focused on minimizing keypad deformation. In the study, the Taguchi method was applied to find the injection molding conditions that minimize the deformation of the keypad. In the case of this keypad, the main factors influencing the shrinkage deformation were predicted as the melting temperature, coolant temperature and cooling time. In addition, the optimum molding conditions were obtained and the shrinkage strain was minimized. Experiments for the Taguchi method and verification of optimal molding conditions were performed using an injection molding analysis program.
The influence of casting cooling rate during the preparation of ingots on the grain size distribution and the magnetizing ability of $\textrm{Nd}_{16}\textrm{Fe}_{72}\textrm{V}_{4}\textrm{B}_{8}$ sintered magnets were investigated. Sintered magnets prepared from copper mold which allow a higher cooling rate, show a smaller grain size distribution and god magnetizing ability. The effects of adding bride forming elements, such as Cr, Mn, Nb, and W on the magnetic properties of Nd-Fe-B sintered magnets were also investigated. Both Cr and W addition increase coercivity and the resultant $\textrm{Nd}_{16}\textrm{Fe}_{72}\textrm{Cr}_{4}\textrm{B}_{9}$ alloy exhibits a similar magnetizing ability in comparison with $\textrm{Nd}_{16}\textrm{Fe}_{72}\textrm{V}_{4}\textrm{B}_{8}$ alloy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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