한국소성가공학회 2003년도 The Korea-Japan Plastics Processing Joint Seminar
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pp.15-19
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2003
Polymeric micro lens arrays with diameters of $13\~96\;{\mu}m$ fabricated using the micro-compression molding with electro formed mold inserts. In the present study, the electro forming process was used to make the metallic micro-mold insert for micro-molding of microlens array. The wettability property of the fabricated mold insert was examined by measuring the contact angle of the polymer melt on the mold insert. Microlenses were compression-molded with the fabricated mold insert. The effects of the molding temperature and wettability property on the replication quality of the molded lenses were analyzed experimentally.
Pressure distribution in the cavity during injection molding affects part quality. In this study pressure distributions in the runner, near gate in the cavity, and end of ail in the cavity have been measured using direct pressure sensors for various molding conditions. Molding conditions were injection speed, injection pressure, packing time from filing stage, and packing pressure. Through experiments it was realized that the packing time from filling stage and packing pressure are the dominant factors on the part quality such as part shrinkage. Experimental results have been compared with computer simulations.
This study focuses on part quality and cycle times under gas-assisted injection molding (GIM) of box shape molded parts. The position of the gas channel was established near to parting line at the end of last locations to fill. Applied hot runner and valve gates, the gas was introduced directly into the mold cavity via gas pin. As GIM was applied, the conclusion reached as follows. I) The quality of appearance was improved by reducing sink marks and scratches of texture. ii) The reliability was improved by preventing warpages and reinforcing rigidity through optimum gas channel layout. iii) It is enable to use small size of injection molding machine step by step as GIM was accomplished low pressure and reduced clamp forces against CIM. iv) The productivity were improved by reducing cycle times.
In the present study replication of microstructured surfaces by microinjection molding was carried out. For a fabrication of mold inserts, nickel microstructures having various characteristic dimensions were fabricated by nickel electroforming onto Si mother microstructures. In addition, reverse nickel microstructures based on the electroformed nickel microstructures were successfully realized by electroforming with passivation process. The fabricated nickel microstructures were used as mold inserts for a replication of microstructured surfaces by microinjection molding. Microinjection molding experiment was carried out under three different processing conditions, which revealed effects of a packing stage and mold wall temperature. The microinjection-molded microstructured surfaces were characterized by using an atomic force microscope (AFM). It was found that mold wall temperature could enhance replication quality resulting in the precise microstructured surfaces.
In the present study, the injection molding optimization of a large thick LH type elastic frames for the reduction of warpage was performed. Two kinds of fine and coarse finite element models were prepared to investigate the efficiency of analysis time and quality on simulation results. In order to derive injection molding conditions that can minimize distortion of parts, it was investigated that the effects of mold temperature, resin temperature, injection time, hold pressure switching time, holding pressure and the hold time on deformation characteristics using the design of experiments. The main influential factors on the warpage were found from the optimization simulation and the geometry data of the warpage result was converted into an initial model for injection simulation. It was shown that a coarse model with good mesh quality could be adapted for mold design since the total analysis time using the proposed model was reduced to 1/10. The suggested inversed warpage model produced the best minimized result of warpage.
프리프레그 압축성형(PCM, Prepreg Compression Molding) 공정은 고품질 CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) 제품을 제조할 수 있는 고속성형기술이다. 오토클레이브 공정에 비해 폐기물 발생이 적고 사이클타임을 크게 줄일 수 있어 항공우주 및 자동차 산업에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 PCM 공정의 품질을 높이기 위해 프리프레그의 경화거동을 따라 프레스의 압축압력을 단계별로 증가시키는 성형법에 대해 연구하였고, 이러한 다단 압축 성형법이 우수한 품질의 CFRP 제품을 생산하고 사이클타임을 단축할 수 있는 좋은 수단임을 확인하였다. 그리고 상온에서 적층한 프리프레그를 금형에 투입하여 예열과 성형을 동시에 함으로써 별도의 예열 공정 없이 제품을 성형할 수 있었다. 또한 평판 성형에 최적화된 공정조건을 3차원 형상물에 동일하게 적용한 결과 외관상 평판과 유사한 제품을 공정조건 수립 과정 없이 만들 수 있었다.
Resin transfer molding process has been widely used in the automobile industry, because the product with large area can be manufactured easily and the cost for the manufacturing is lower than that of compression molding and hand lay up method. Since RTM process is suitable for large bus housing panels, in this work, the composite housing panel was manufactured by RTM process and the mechanical properties, surface quality and the condition of manufacturing process were studied.
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.
The injection molding process is able to produce high precision manufactures as a single process with fast speed. However, the prices of both the mold and the molding machine are expensive, and the single process is very complex and difficult to compose of the exact relationship between the process setting conditions and the product quality. Therefore, the quality of a molded product often depends on a skillful engineer's operations in the design of both parts and molds. In this paper, the relationship between the process conditions and the defectiveness is built for better manufactures under settings of the appropriate parameters, and so it can reduce the setup time in the injection molding process. Quality Function Deployment (QFD) provides severe defectiveness factors along with the related process parameters. Also, neural networks estimate the relationship between defective factors and process setting parameters, and lead to reduce the defectiveness of molded parts.
Injection molding simulation provided optimized design results by analyzing quality problems while the product is in assembly or in the process of manufacturing with make automobile plastics. Frequent change of design, change of injection molding, repetition of test injection which was held in the old way can now be stopped. And quality upgrade is expected instead. This report deals with the effect which the position of injection molding automobile console gate and number has on product quality including pressure at end of fill, bulk temperature at end of fill, shear stress of end of fill, residual stress at post filling end, product weld lines and warpage results. Simpoe-Mold simulates the complete manufacturing process of plastic injected parts, from filling to warpage. Simpoe-Mold users, whether they are product designers, mold makers or part manufacturers, can identify early into the design stage potential manufacturing problems, study alternative solutions and directly assess the impact of such part modification, whatever the complexity and geometry of such parts, shell part as plain solid parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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