In this research, the tensile strength of molded parts and pressure distribution were analyzed to study the cavity filling stage and packing stage in injection molding. The measurement of cavity pressure was obtained by a data acquisition system with the installation of transducers in the cavity. Molded parts were tested by a universal testing machine to obtain the tensile strength. For the experimental work, the tensile strength of molded parts increased with longer packing time and exact freezing time of the gate was obtained by a cavity pressure curve. In addition, the effect of packing did not occur and tensile strength was almost constant after early 1.5 sec of the freezing time of gate. Density tended to be higher about 0.2% due to a larger degree of mold temperature and melt temperature. Also, changing pressure in the cavity was effectively sensed. Thereafter, the possibility of the development of pattern recognition expert system was confirmed on the basis of the experimental results.
The quality of injection molded parts is affected by the variables such as materials, design variables of part and mold, molding machine, and processing conditions. It is difficult to consider all the variables at the same time to predict the quality. In this paper neural network was applied to analyze the relationship between processing conditions and volumetric shrinkage of part. Engineering plastic gear was used for the study, and the learning data was extracted by the simulation software like Moldflow. Results of neural network was good agreement with simulation results. Nonlinear regression model was formulated using the test data of 3,125 obtained from neural network, Optimal processing conditions were calculated to minimize the volumetric shrinkage of molded part by the application of RQP(Recursive Quadratic Programming) algorithm.
Recently, the plastic resin such as PC, ABS are widely used in IT market. Especially, in most cases the keypads mounted on the mobile phone are the dual-injection-plated type. Environmental regulation is based on the quality of injection-molded products and the minimum process steps are required to avoid the plating defects. Various parameters to produce the injection-molded plastic products make it difficult to obtain the desired stability. However, the past experience and the use of CAE analysis make it possible to predict the problems occurred in injection molding process. Especially, the problems of the weld lines such as runner balancing, bending, deformation and forming defects can be solved systematically and minimized by CAE analysis. Through this study, the non-uniform volumetric shrinkage and the difference in temperature distribution induce the deformation and the high value of stress causes the problems such as crack.
In this study, we investigate the injection molding of f-theta lens, an important element of the laser scanning unit of laser printers and scanning systems. The f-theta lens is an aspherical plastic lens that must be molded with a precision of seconds. An injection molding method is often used for mass producing aspherical plastic lenses at a low cost. In the injection molding process, costs related to forming and injection are included. Therefore, in this study, to determine the shrinkage and deformation of injection molded f-theta lens, we predict the pressure and temperature distributions. Further, based on the analysis of the predictions, we maximize the design efficiency and verify the cost and development period reduction.
Fiber-reinforced plastics(FRPs) have excellent specific stiffness and strength, so they are usually used as automotive parts that require high rigidity and lightweight instead of metal. However, it is difficult to predict the mechanical properties of injection molded parts due to the fiber orientation and breakage of FRPs. In this paper, the fiber orientation characteristics and mechanical properties of injection molded specimens were evaluated in order to fabricate automotive transmission side covers with FRPs and design a rib structure for improvement of their rigidity. The test molds were designed and manufactured to confirm the fiber orientation characteristics of each position of the injection molded standard plate-shaped specimens, and the tensile properties of the specimens were evaluated according to the injection molding conditions and directions of specimens. A gusset-rib structure was designed to improve the additional structural rigidity of the target products, and a proper rib structure was selected through the flexural tests of the rib-structured specimens. Based on the evaluation of fiber orientation and mechanical characteristics, the optimization analyses of gate location were performed to minimize the warpage of target products. Also, the deformation analyses against the internal pressure of target product were performed to confirm the rigidity improvement by gusset-rib structure. As a result, it could be confirmed that the deformation was reduced by 27~37% compared to the previous model, when the gusset-rib structure was applied to the joining part of the target products.
Powder injection molding (PIM) uses the shaping advantage of injection molding but is applicable to metals and ceramics. This process combines a small quantity of polymer with an inorganic powder to form a feedstock that can be molded. After shaping, the polymeric binder is extracted and the powder is sintered often to near-theoretical densities. Accordingly, PIM delivers structural materials in a shaping technology previously restricted to polymers. The process overcomes the shape limitations of traditional powder compaction, the costs of machining, the productivity limits of isostatic pressing and slip casting, and the defect and tolerance limitations of casting. The 17-4 PH stainless steel powders with average diameter of $10{\mu}m$ were injection-molded into flat tensile specimens. Sintering of the compacts was carried out at the various temperatures ranging from 900 to $1350^{\circ}C$. Sintering behavior of the compacts and tensile properties of sintered specimens were investigated.
LGP (Light Guiding Plate) of LCD-BLU (Liquid Crystal Display - Back Light Unit) is one of the major components that affect the product quality of LCD. The optical patterns of LGP(2.2") molds are fabricated by three different methods, namely, (1) laser ablation, (2) chemical etching and (3) LiGA-reflow, respectively. The characteristics of surface patterns and roughnesses of molds and injection molded parts were compared to evaluate the optical characteristics. The optical patterns of injection molded LGP with mold fabricated by LiGA - reflow method showed the best geometric structure. The surface roughness (Ra) of LGP#s with molds fabricated by (1) laser ablation: $Ra={\sim}31nm$, (2) chemical etching: $Ra={\sim}22nm$, and (3) LiGA-reflow: $Ra={\sim}4nm$.
This paper predicts the mass and the length of injection-molded products through the Artificial Neural Network (ANN) method. The ANN was implemented with 5 input parameters and 2 output parameters(mass, length). The input parameters, such as injection time, melt temperature, mold temperature, packing pressure and packing time were selected. 44 experiments that are based on the mixed sampling method were performed to generate training data for the ANN model. The generated training data were normalized to eliminate scale differences between factors to improve the prediction performance of the ANN model. A random search method was used to find the optimized hyper-parameter of the ANN model. After the ANN completed the training, the ANN model predicted the mass and the length of the injection-molded product. According to the result, average error of the ANN for mass was 0.3 %. In the case of length, the average deviation of ANN was 0.043 mm.
In this study, plastics were deformed after molding due to the characteristics of the material. The Taguchi experimental design method was utilized to find the molding conditions that minimized deformation of the plastic bezel to be assembled in an automotive steering wheel. The injection molding conditions applied to the experimental design method are the melt temperature, cavity plate coolant temperature, core plate coolant temperature, and cooling time. Each condition was divided into five levels, and a total of 25 experiments were planned. However, instead of performing 25 actual molding experiments, the injection molding analysis was performed using the Moldflow program, and the deformation values for each molding analysis were obtained. The optimal molding conditions were obtained from these deformation values. The actual injection molding experiment using optimal molding conditions was compared with the deformation amount of the current molded product. The deformation was measured using a precise 3D scanner. The deformation amount of the molded product under optimal molding conditions was 16.1% lower than the deformation amount of the current molded product.
This paper investigates the improvement of accuracy and fatigue life of the developed counter pressurized microcellular gears of polyacetal. It is shown that the fatigue life and operational characteristics of the counter pressurized microcellular gears are more improved than conventional injection molded plastic gears by the dynamic gear durability test. For the cases of test sea.5. conventional injection molded sea.5(SGea.) and counter pressurized microcellular gears(CGear) are manufactured. Durability test is performed on both conventional lnjection molded gears and counter pressurized microcellular gears. Accuracy variation and operational characteristics on fatigue life, wear and tooth surface temperature of CGear and Scear are compared and represented. Operational characteristics of the proposed counter pressurized microcellular gears show a good result in this research. The durability limit of counter pressurized microcellular gears is also obtained, and represented by a function of unit load as well as by a function off-factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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