Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.5
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pp.50-59
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2003
It was known that high pressure injection is an effective method to enhance thermal efficiency and decrease exhaust emissions in diesel engines. If injection pressure becomes ultra high, it is predicted that there may be a suitable injection pressure which the enhancement rate of spray characteristics is moderate. Also, there may be a limit injection pressure which spray characteristics is reversed and get worse. But these are unknown. To investigate a suitable injection pressure and a limit injection pressure, ultra high pressure injection equipment(UHPIE), which can realize the injection pressure of 3,200bar, was developed. UHPIE is a basic apparatus of single shot injection, and ultra high pressure was achieved by second stage rapid compression in short time. From the evaluation of UHPIE, a injection curve like a conventional diesel engine(jerk type) was realized. Also, it was proved that repetition of experiment was excellent. Therefore it was found that there was no problem to perform the study on the ultra high pressure injection with UHPIE. Consequently, the foundation of the study on ultra high pressure injection could be established.
An, Duck Soon;Jo, Min Gyeong;Park, Su Yeon;Lee, Dong Sun
KOREAN JOURNAL OF PACKAGING SCIENCE & TECHNOLOGY
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v.25
no.2
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pp.31-35
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2019
Kimchi is a refreshing sour food which gives sour and carbonic acid taste of carbon dioxide produced during the fermentation process. So, carbon dioxide injection was tried to raise carbonic acid taste of kimchi stored in the airtight container. First, carbon dioxide injection times of a given gas supply system were determined experimentally to attain initial concentration of 80% for different solid/liquid ratios. Since carbon dioxide is dissolved in kimchi to decrease its concentration during storage, periodical carbon dioxide injection conditions were needed and determined to keep the $CO_2$ concentration above 70%. For the initial flushing to 80% $CO_2$ concentration in model system filled with water, the injection time ranged from 40 to 89 seconds for free volumes of 2-8 L. $CO_2$ injection conditions for the under-ripened storage at $10^{\circ}C$ consisted of longer time at more frequent cycles for watery kimchi than for Chinese cabbage kimchi. At $0^{\circ}C$ of subsequent ripened stage storage of watery kimchi, the periodical injection at 3 hour interval was required because of continuous dissolution of carbon dioxide. However, Chinese cabbage kimchi did not require subsequent $CO_2$ injection during the ripened state storage and needed only flushing to 80% $CO_2$ at time of the container opening and closing. These results can be used as basic information for the programmed control of $CO_2$ injection in the kimchi container system.
Gas assisted injection molding (GAIM) is an innovative low-pressure injection molding technique that can provide numerous benefits such as reduced part warpage, excellent surface quality without sink marks, low injection pressure and greater design flexibility. However, adoptions of GAIM may cause unexpected defects since it requires many subtle design factors such as resin shot size, delay time and gas injection pressure, which wouldn't be considered in conventional injection molding process. Therefore, experiences applying GAIM should be collected and examined in order to establish design rules of the new technique. The purpose of this paper is to summarize developing cases of three automotive interior parts such as instrument panel, map pocket folding and center facia side panel so that possibilities and limitations of GAIM were examined. As a result, it is necessary to consider characteristics of GAIM at the initial stage of part design in order to obtain various advantages of the GAIM process without occurring severe defects, which would increase time and cost required to the part development.
Both injection and injection molding dies have evolved into advanced technology. Product quality is also evolving day after day. Therefore, the conditions of the injection mold and the injection conditions are becoming important. In order to improve the quality of the product, the Hardware part of the mold has developed as an advanced technology, and the Software part has also developed with advanced technology. This study deals with the cooling part, which is part of the hardware. In addition to fluid cooling, which is commonly used in the industry, by using gas cooling identify the phenomena that appear on the surface of the product and the critical point strain of the product to find the optimal cooling. Electronic parts and automobile parts whose surface condition is important, the cooling process is important to such a degree that they are divided with good products and defective products according to the cooling process at the time of injection. By controlling this important cooling and reducing the injection time with additional cooling, the product quality can be increased to the highest production efficiency. In addition, high efficiency can be achieved without additional investment costs. This study was conducted to apply these various advantages in the field.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.11
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pp.961-968
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2015
This study aims to develop an efficient mold structure for the injection molding of a subminiature lens, using shell-type runners instead of traditional cylindrical runners. While the shell runner has the advantage of shorter cooling time due to its thinner geometry, this smaller thickness causes an increase in injection pressure. In this study, the design of the shell runner was modified to contain multiple holes for the purpose of reducing injection pressure. Numerical analyses were performed for shell runners of various hole-shapes, and the resulting filling and cooling characteristics were discussed; the rhombic hole showed the best result for both filling and cooling characteristics. Subsequently, injection molding experiments were performed using an injection mold fabricated based on the rhombic design. The lens parts were successfully molded with highly-reduced cycle time and without degradation of part quality.
In this study, an artificial neural network(ANN) was constructed to establish the relationship between process condition prameters and the qualities of the injection-molded product in the injection molding process. Six process parmeters were set as input parameter for ANN: melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, and cooling time. As output parameters, the mass, nominal diameter, and height of the injection-molded product were set. Two learning structures were applied to the ANN. The single-task learning, in which all output parameters are learned in correlation with each other, and the multi-task learning structure in which each output parameters is individually learned according to the characteristics, were constructed. As a result of constructing an artificial neural network with two learning structures and evaluating the prediction performance, it was confirmed that the predicted value of the ANN to which the multi-task learning structure was applied had a low RMSE compared with the single-task learning structure. In addition, when comparing the quality specifications of injection molded products with the prediction values of the ANN, it was confirmed that the ANN of the multi-task learning structure satisfies the quality specifications for all of the mass, diameter, and height.
The purpose of this paper is to introduce a fusion method that combines the design of experiments (DOE) and machine learning to optimize the bias of plastic products. The study focuses on the plastic motor housing used in automobiles, which is manufactured through plastic injection molding. Achieving optimal molding for the motor housing involves the optimization of various molding conditions, including injection pressure, injection time, holding pressure, mold temperature, and cooling time. Failure to optimize these conditions can lead to increased product deformation. To minimize the deformation of the motor housing, the widely used Taguchi method, which is one of the design of experiment techniques, was employed to identify the injection molding conditions that affect deformation. Machine learning was then applied to various models based on the identified molding conditions. Among the models, the Random Forest model emerged as the most effective in predicting deformation amounts. The validity of the Random Forest model was also confirmed through verification. The verification results demonstrated the excellent prediction accuracy of the trained Random Forest model. By utilizing the validated model, molding conditions that minimize deformation were determined. Implementation of these optimal molding conditions led to a reduction of approximately 5.3% in deformation compared to the conditions before optimization. It is noteworthy that all injection molding outcomes presented in this paper were obtained through robust injection molding simulations, ensuring both research objectivity and speed.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.04a
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pp.70-75
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2004
In this study, the pattern of lens aberration was studied at different injection molding conditions such as injection speed, holding pressure, holding pressure time, mold temperature and cylinder temperature and, then, the results were analyzed with a laser interferometer. It was demonstrated that optimal condition of lens aberration could be achieved by adjustment of injection molding conditions.
Park, Heebum;Kim, Hyungik;Park, Sangki;Lee, Kihyung
Journal of ILASS-Korea
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v.18
no.4
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pp.176-181
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2013
In this study, injection quantity, rate and spray image of multiple injections which are important design parameters for a piezo type injector have been investigated. Interval of injections and a number of injections in multiple injection strategy has been controlled to verify interaction of each injection. Spray characteristics of multiple injections have been researched through optical process with a high speed camera in a high pressure chamber. In addition, a method of RMS(Root Mean Square) process has been used for comprehending the distribution of injection easily. As a result, in case of piezo type injector, characteristics of injection quantity according to charging voltage and the difference of injection quantity between single and triple injection were confirmed. Also, injection rate for increasing injection duration was confirmed. And spray characteristics of multiple injections were improved; multiple injections were possible in a shorter time interval between each injection. With this study, a possibilities of more accurate multiple injection control would be expected.
Park Sang-Uk;Jeon Byoung-Il;Yu Tae-U;Hwang Jung-Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.30
no.1
s.244
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pp.48-56
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2006
We investigated gas residence time and mixing characteristics due to various swirl numbers generated by normal injection of secondary air to a lab-scale cylinderical combustor. The residence time was estimated by measuring the temporal pressure difference which was caused by deposition of test particles on a filter media after the injection by a syringe. The mixing characteristics were evaluated by standard deviation value of test gas concentration at different measuring points. The test gas concentration was detected by a gas analyzer. The swirl number of $20{\sim}30$ for ${\theta}=5^{\circ}$ caused long residence time enough to improve mixing characteristics. Numerical calculations were also carried out to understand physical meanings of the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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