In injection molding, short shot is one of the frequent and fatal defects. Experts of injection molding usually adjust process conditions such as injection time, mold temperature, and melt temperature because it is the most economic way in time and cost. However it is a difficult task to find appropriate process conditions for troubleshooting of short shot as injection molding process is a highly nonlinear system and process conditions are coupled. In this paper, a fuzzy neural network(FNN) has been applied to injection molding process to shorten troubleshooting time of short shot. Based on melt temperature and fill time, a reasonable initial mold temperature is recommended by the FNN, and then the mold temperature is inputted to injection molding process. Depending on injection molding result, specifically the insufficient quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature is recommend repeatedly through the FNN.
It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach. with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.
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.
For optimal injection molding, various molding conditions should be combined well. Therefore, engineers should be thoroughly familiar with mold design, fabrication, and injection molding. The choice of resin among the various molding conditions is closely related to the productivity of the molded part and the deformation after molding, so the engineer must select the appropriate resin. Engineers work on the basis of data provided by resin manufacturers during molding. However, in actual molding work, it is necessary to apply values slightly different from those provided to obtain molded articles of desired performance. In this study, various deformations of molded products were compared with respect to crystalline resin and amorphous resin when molded according to the data provided by the resin maker and molded at the changed values at the work site.
Injection molding have been used for manufacturing various fields of automotive interior trims for years. The demands on the injection molding technique are grown with the further development of the automobile technique and the design presentations for cost reduction and environment-friendly. This paper shows that multi-component injection conditions are different from general injection, also shows how to optimize part design and mold design and how to manufacturing through the efficient use of multi-component injection in development process using core back system. To fulfill this purpose, all influential process parameters related to the quality of automobile parts were analyzed in terms of the correlation between them. Base on that, a innovative process will be developed by injection engineers to implement it in practice.
Design and manufacturing of plastic injection mold with cavity pressure/temperature sensors were performed in the present study for tensile test specimen. Standards of mold-base and tensile test specimen were used to design an injection molding system. Cavity pressure and temperature sensors were placed on the side of fixed platen of injection mold machine to prevent them from external impact damage. Injection molding experiments with variations of injection speed and melt temperature were performed and polycarbonate tensile specimens were prepared for the tensile test. It was shown that injection molding processing parameters can have effect on the mechanical properties of the plastic injection molded part.
The molding process can be divided into five separate steps: plastification, injection, holding, cooling, and finally ejection. In the plastic injection molding, the effect factor such as mold temperature, injection speed, packing pressure and inhomogeneous cooling under packing process affects both the article dimension and physical characteristics. Especially, the packing pressure is the most critical factor to affect molded articles quality among the packing parameters. In this paper, the CAE simulation considering the molding condition is performed to predict the faulty cause which appears in the packing process between cavities of injection molding machine. From the results of CAE simulation, the packing phenomena according to the product form and the gate position was investigated to improve the article quality and minimize the various molding defects. The effect of packing pressure and gate number on the injection molding was discussed.
본 연구는 성형해석 및 실험적 방법을 통하여 페트 용기의 두께 편차를 최소화하기 위한 프리폼 최적화 설계를 수행하였다. 사출성형과정을 정확하게 묘사하기 인하여 3차원 모델을 이용하여 충진, 보압 및 냉각해석을 통하여 최적의 프리폼 설계변수를 설정하였으며, 이 결과를 이용하여 블로우 성형해석을 수행하였다. 성형해석결과를 평가하기 위한 사출성형 및 블로우 성형 실험을 수행하였으며, 실험결과와 해석결과는 정성적으로 일치하는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과 데이타를 설계에 반영함으로서 최적의 프리폼 형상을 얻을 수가 있었다.
In injection molding, the quality of an injection molded product varies greatly depending on the molding conditions. Many researche studies have been conducted on the quality analysis of molded parts according to the molding conditions such as injection pressure, injection temperature, and packing pressure. However, there have not been many studies on the V/P switchover timing. It is known that when a large pressure is applied to a cavity in the packing phase, the cavity pressure is most affected by the packing pressure. In addition, depending on the position (timing) of the packing pressure, it can have a direct influence on quality based on the shrinkage and dimensions of the molded parts. In this study, the change in pressure profile in the cavity according to the V/P switchover position is confirmed. A CAE analysis program (Moldflow) was used to simulate and analyze two models using the PC and PBT materials. In order to compare these results with the actual injection molding results, injection molding was performed for each V/P switchover position, and the correlation between simulation and experiment, especially for the shrinkage of molded parts, was evaluated.
Injection molding has been widely used in producing plastic parts in large quantities. However, its productivity mainly depends on the expertise and experience of skilled workers because of the difficulty and complexity to determine a robust injection molding condition which is not influenced by the minor operational variation of an injection molding machine and produces good parts continuously. This study analyzes the defect types of the parts and proposes a support system to assist users in determining the robust process condition. The support system calculates the start condition from the information of an injection mold, the injection molding machine, the resin used, and the part. Through the iterative step which updates the condition using the defect information of the part tested, users can obtain the initial condition which produces the part without any problem for the first time. The support system also assists users in obtaining the robust condition from the initial condition using the technique of experimental design. To prove the validity of the support system, this study implements it in the control panel of the injection molding machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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