Weldlines are generated during the injection molding process when two or more melt flows are brought into contact. At the welded contact region, a 'V'-shaped notch is formed on the surface of the molded part. This 'V'-notch deteriorates not only surface appearance but also mechanical strength of the molded part. To eliminate or reduce weldlines so as to improve the weldline strength, the mold temperature at the corresponding weld locations should be maintained higher than the glass transition temperature of the resin material. The present study implements high-frequency induction heating in order to rapidly raise mold surface temperature without a significant increase in cycle time. This induction heating enables to local mold heating so as to eliminate or reduce weldlines in an injection-molded plastic part. The effect of induction heating conditions on the weldline strength and surface appearance of an injection-molded part is investigated.
In order to predict the moldability of a injection molded part, a simulation of filling is needed. Short shot is one of the most frequent troubles encountered during injection molding process. The adjustment of process conditions is the most economic way to troubleshoot the problematic short shot in cost and time since the mold doesn't need to be modified at all. But it is difficult to adjust the process conditions appropriately in no times since it requires an empirical knowledge of injection molding. In this paper, the intelligent CAE system synergistically combines fuzzy-neural network (FNN) for heuristic knowledge with CAE programs for analytical knowledge. To evaluate the intelligent algorithms, a cellular phone flip has been chosen as a finite element model and filling analyses have been performed with a commercial CAE software. As the results, the intelligent CAE system drastically reduces the troubleshooting time of short shot in comparison with the experts' conventional methodology which is similar to the golden section search algorithm.
A short shot is a molded part that is incomplete because insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to control the process conditions can be taken by the injection molding experts based on their knowledge and experience. However, it is very difficult for the non-experts to avoid short shot by finding the proper process conditions such as mold temperature, melt temperature and filling time. In this paper, an intelligent generator of the optimal process conditions based upon fuzzy logic algorithm is proposed so that trial and error can be minimized and the non-experts as well as the experts can also find the optimal process conditions.
Increased application of optical disks requires more improved dynamic stability of rotating disks. In this study, a new concept of controlling the processing conditions of injection molded disks was developed to improve vibration characteristics. The critical speed, which shows stiffness and dynamic stability of disk, is affected by the residual stress distribution; this varies as functions of distance from the gate and processing condition. The critical speed of disk was calculated with the initial stress taken into consideration, which was determined from injection molding simulation. Choosing melt temperature, mold temperature, filling speed and packing pressure as design parameters, critical speed is maximized with the method of response surface. It is shown that the stability of injection molded disk has been improved for the new condition obtained as a result of the study proposed.
In the manufacture and processing of large plastic materials, product quality is tested and verified through several techniques such as injection processing, residual stress through injection molding and shrinkage. With regards to the injection molding process, common problems such as inconsistent density is seen when different points of the product are discovered to have varying thickness levels. Sink marks in product are then evident. This occurs when there is poor molding conditions caused about by poor runner and packaging systems incorporated into the process. We designed the runner system which is possible balanced filling to cavities using CAE program $Moldflow^{TM}$ and then obtained optimal processing conditions by Taguchi's Robust Design technique.
Thermoplastic elastormer (TPE) has many advantages such as high flexibility, high elasticity and high elongation, etc. TPE is easily molded such as plastic materials, therefore, many TPE parts are applied as home appliances and mechanical parts. However, if TPE is once molded, its mechanical properties are changed by injection molding conditions such as melt temperature, mold temperature, injection pressure and holding pressure, etc. In this study, the influences of the injection molding condition on the mechanical properties of thermoplastic vulcanizates(TPVs), which is one of the TPE, were investigated. By the injection molding experiment, as increasing the melt temperature, the tensile strength, shrinkage and hardness decreased. By the scanning electron microscope (SEM) analyzing the TPVs' crystallization, the morphology was affected by the melt temperature.
A neural network model for predicting the quality or soundness of the injected plastic aspherical lens based on process parameters has been developed. The approach uses a Real Time Recurrent Neural Network 4-5-2 (RTRN) trained based on input/output data that were taken from FE analysis worts carried out through a CAE software. The system has been developed to search an optimum set of process parameters and reduce the time required for planning the conditions of plastic injection molding at the design stage.
A computer code was developed to simulate all three stages of the injection molding process: filling, packing and cooling by finite element method. The constitutive equation used here was compressible Leonov model. The PVT relationship was assumed to follow the Tait equation. The flow-induced birefringence was related to the calculated flow stresses through the linear stress-optical law. Based on the simulation, the Taguchi method was used to investigate the influences of injection molding conditions on the birefringence of a center gate disk. In addition, the optimal processing conditions were selected to minimize the birefringence and the birefringence difference along the positions of the disk.
A computer code was developed to simulate all three stages of the injection molding process ? filling, packing and cooling by finite element method. The constitutive equation used here was compressible Leonov model. The PVT relationship was assumed to follow the Tait equation. The flow-induced birefringence was related to the calculated flow stresses through the linear stress-optical law. Based on the simulation, the Taguchi method was used to investigate the influences of injection molding conditions on the birefringence of a center gate disk. In addition, the optimal processing conditions were selected to minimize the birefringence and the birefringence difference along the positions of the disk.
본 연구는 저온 및 재래식 압출성형 공정에 따른 쌀 야채류 압출성형의 항산화 활성에 대해 분석하였다. 압출성형 조건은 수분 함량 25%, 스크루 회전속도 150 rpm으로 고정하였다. 저온 압출성형 조건은 사출구 온도 $80^{\circ}C$, $CO_2$ 주입량 300 mL/min, 재래식 압출성형은 사출구 온도 $140^{\circ}C$, $CO_2$ 0 mL/min으로 조절하였다. 원료는 쌀 분말에 단호박, 토마토, 딸기 및 녹차 분말을 각각 10%씩 혼합하여 사용하였다. 단호박 및 토마토 첨가한 압출성형물의 DPPH 라디칼 소거능은 저온 압출성형 공정보다 재래식 압출성형 공정에서 더 높았다. 단호박, 토마토 및 딸기를 첨가한 압출성형물은 압출성형 후 총 페놀 함량이 증가하였으며, 저온 압출성형물보다 재래식 압출성형물에서 총 페놀 함량이 다소 높았다. 총 플라보노이드 함량은 녹차를 첨가한 재래식 압출성형물이 18.82 mg/g으로 가장 높았다. 압출성형 후 단호박을 첨가한 압출성형물의 총 카로티노이드 함량은 낮아졌으나 토마토 압출성형물은 증가하였다. 토마토 압출성형물의 라이코펜 함량은 압출성형 후 증가하였으며, 재래식 압출성형에서 더 높았다. 딸기 압출성형물의 안토시아닌 함량은 저온 압출성형보다 재래식 압출성형 공정에서 높았다. 압출성형 후 녹차 압출성형물의 총 클로로필 함량은 감소하였으며 클로로필 a, b 및 총 클로로필은 저온 및 재래식 공정에 따른 유의적인 차이는 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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