Lightweight multi-layered boards with high stiffness for the automotive interior trims were developed, which were composed of a single material. The boards were constructed in the form of substrate/core/substrate with newly developed materials. The materials which have high tensile strength and elongation were selected for the substrate materials, and those which have high compressive strength and low density were selected for the core materials. 25 types of multi-layered boards were fabricated using the selected substrate and core materials. The compatibility with the skin materials, the formability and the tensile strength and flexural strength of the specimens were evaluated. The results show that three types of multi-layered boards(Kenboard/EPP foam/Kenboard, Twintex/PP honeycomb/Twintex, Curv sheet/EPP foam/Curv sheet) are appropriate for the automotive interior trims. Considering the ease of materials supply and the economical aspect, Kenboard/EPP foam/Kenboard is thought to be the most realistic alternative.
Lightweight board has been used for manufacturing various fields of automotive interior trims for years. The GMPU board was constructed with glass fiber mat, honeycomb and polyurethane foamed using polyol and isocyanate materials which were sprayed by robot that is interlocked foaming machine. For more lightweight and cost reduction this paper shows how to optimize GMPU process parameters that related to foaming condition, robot position and robot velocity for polyurethane weight. The results show that flexural strength and modulus of board's specimens were evaluated by robot velocity and moving pattern. Based on that, a innovative process was developed for more lightweight and cost reduction.
In this work, the effect of field-degradation of automotive polymeric interior parts on the squeak characteristics was studied for a number of used vehicles with various mileages and years of service. The purpose of this study was to characterize the squeak noise related with long-term degradation in service life. The characteristics of field-degraded polymeric samples are analyzed using Fourier transform infrared(FT-IR) spectroscopy and scanning electron microscopy(SEM). Complicated carbonyl spectra from FT-IR were deconvoluted into various carbonyls to trace field-degradation phenomenon. In addition, various mechanical tests, i.e. tensile test, hardness test as well as coefficient of friction test, were performed to analyze the variation in mechanical properties due to field-degradation. Squeak noise was measured and analyzed by frequency analysis. It was shown that the changes in the chemical structures of polymer due to field-degradation influenced the variation in mechanical properties, and squeak noise may worsen by increasing the squeak noise level in the wide frequency range. The results indicated that customer complaints regarding the squeak noise coming from used vehicles might be one of the important reliability issues because the increase in sound pressure level especially in the high frequency range could annoy drivers and passengers.
The paper proposes the fuzzy logic global approximate optimization strategies in optimal sizing of automotive A-pillar trim with rib structures for occupant head protection. Two different strategies referred to as evolutionary fuzzy modeling (EFM) and neuro-fuzzy modeling (NFM) are implemented in the context of global approximate optimization. EFM and NFM are based on soft computing paradigms utilizing fuzzy systems, neural networks and evolutionary computing techniques. Such approximation methods may have their promising characteristics in a case where the inherent nonlinearity in analysis model should be accommodated over the entire design space and the training data is not sufficiently provided. The objective of structural design is to determine the dimensions of rib in A-pillar, minimizing the equivalent head injury criterion HIC(d). The paper describes the head-form modeling and head impact simulation using LS-DYNA3D, and the approximation procedures including fuzzy rule generation, membership function selection and inference process for EFM and NFM, and subsequently presents their generalization capabilities in terms of number of fuzzy rules and training data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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