High-speed and high-torque performance is required in the ultra-high speed electric injection molding machine field. To implement this performance, the big-size inverter is needed and the corresponding converter should be used. In this case, the whole cost for configuring the system will be increased. In this paper, we introduce a method which is able to reduce the energy and the cost for configuring the system using the energy regeneration. The energy regeneration method is based on reusing the regeneration power generated at the electric motor during decelerating the injection motion. In this paper, we demonstrate the effectiveness of the method by using the ultra-high speed injection motion.
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.
Purpose: The injection molding process, crucial for plastic shaping, encounters difficulties in sustaining product quality when replacing injection machines. Variations in machine types and outputs between different production lines or factories increase the risk of quality deterioration. In response, the study aims to develop a system that optimally adjusts conditions during the replacement of injection machines linked to molds. Methods: Utilizing a dataset of 12 injection process variables and 52 corresponding sensor variables, a predictive model is crafted using Decision Tree, Random Forest, and XGBoost. Model evaluation is conducted using an 80% training data and a 20% test data split. The dependent variable, classified into five characteristics based on temperature and pressure, guides the prediction model. Bayesian optimization, integrated into the selected model, determines optimal values for process variables during the replacement of injection machines. The iterative convergence of sensor prediction values to the optimum range is visually confirmed, aligning them with the target range. Experimental results validate the proposed approach. Results: Post-experiment analysis indicates the superiority of the XGBoost model across all five characteristics, achieving a combined high performance of 0.81 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.77. The study introduces a method for optimizing initial conditions in the injection process during machine replacement, utilizing Bayesian optimization. This streamlined approach reduces both time and costs, thereby enhancing process efficiency. Conclusion: This research contributes practical insights to the optimization literature, offering valuable guidance for industries seeking streamlined and cost-effective methods for machine replacement in injection molding.
The main objective of the present study is to predict the process window of injection-compression molding corresponding to the capability of an injection machine for fabricating 7 inch LGP. The open distance and volume filled after injection stage were found to be two important factors that affect critical requirements such as flow length, injection pressure and clamping force for the process. Process window for the key factors was also predicted by response surface method. As a result, predicted process window for open distance and volume filled after injection stage satisfying the critical requirement with a given injection machine was in the range of 60 ~ 75%, and 104.00 ~ 104.25%, respectively.
A study that demonstrates how to investigate the molded part quality and the consistency of injection process based on the rheological concept is proposed. It is important for plastic material whose melt viscosity is variable with respect to the processing condition. The formulations to couple the melt viscosity with injection pressure and fill time are derived first. Taking calculations of the measured pressure and the time by using these formulations, the melt viscosity in injection process can be determined on machine. As the relation between the injection speed and the melt viscosity is constructed, the influences of the setting parameter of injection machine on the molded part quality can be investigated through evaluating the state of the melt viscosity. In addition, a pressure sensor bushing (PSB) designed with a quick installation feature is also provided and validated. The results show that a higher injection speed improves the tensile strength of the molded part but also the consistency of the molded part quality. This work provides an alternative to evaluate the molding quality scientifically.
In this paper, the injection molding process of automotive seat-back cover is analyzed in terms of simulation and of experiment. FE analysis was used to obtain molding conditions such as injection pressure, filling pattern, packing, shrinkage. Vacuum system for low pressure injection molding is developed in the experiment. Low pressure injection molded parts have been compared with conventional molded parts in terms of molding quality and mechanical properties. Based on the results, good product and the productivity improvement can be obtained in low pressure injection molding for automotive seat-back cover.
Microcellular foamed plastic is a foaming technology that is safer to the environment and has no significant deterioration of mechanical properties compared to the conventional foamed plastic. Currently, the development of the injection-molding machine for microcellular plastic (MCP) is nearing completion. Currently, researches on the mass production system for the MCP injection-molding machine are under progress. The purpose of this paper is to design the gas supply system suitable for microcellular foaming in the injection-molding machine. For the design process, Axiomatic Approach, a powerful tool for design, will be used.
Munim, Wan Noraishah Wan Abdul;Tousizadeh, Mahdi;Che, Hang Seng
Journal of Power Electronics
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제19권4호
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pp.968-979
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2019
Recently, there has been increased interest in the study of multiphase machines due to their higher fault-tolerant capability when compared to their conventional three-phase counterparts. For six-phase machines, stator windings configured with a single isolated neutral (1N) provide significantly more post-fault torque/power than two isolated neutrals (2N). Hence, this configuration is preferred in applications where post-fault performance is critical. It is well known that min-max injection has been commonly used for three-phase and multiphase machines in healthy condition to maximize the modulation limit. However, there is a lack of discussion on min-max injection for post-fault condition. Furthermore, the effects in terms of the common-mode voltage (CMV) in modulating signals has not been discussed. This paper investigates the effect of min-max injection in post fault-tolerant control on the voltage and speed limit of a symmetrical six-phase induction machine with single isolated neutral. It is shown that the min-max injection can minimize the amplitude of reference voltage, which maximizes the modulation index and post-fault speed of the machine. This in turn results in a higher post-fault power.
In this paper, the development of an IMM(Injection Molding Machine) controller is discussed. Presently, the Mold Close and Open Control Method of a toggle-type IMM is open-loop control. Through the development, a PC based control system was built instead of an existing controller and a closed-loop control replaced the previous control method by using PC based PLC. To control the nonlinear system of toggle type clamping unit, a fuzzy PI control algorithm was selected and it was programmed by an IL(Instruction List) and a LD(Ladder Diagram) on a PC based PLC. The application of fuzzy algorithm as the control method was also considered to change a control object like a mold replacement or an additional apparatus. For the development of an IMM controller, PC based PLC of PCI card type, distributed I/O modules with CANopen and Industrial PC and HMI (Human Machine Interface) software were used.
This study proposes a systems engineering approach for the development of an advanced planning & scheduling (APS) system for a cosmetic case manufacturing factory. The APS system makes production plans and schedules based on the injection process, which consists of 27 plastic injection machines in parallel to control recommended inventory of products. The system uses machine operation/failure information and defective product/work-in-process tracking information to support intelligent scheduling. Furthermore, a genetic algorithm model is applied to handle the complexity of heuristic rules and machine/quality constraints in this process. As a result of the development, the recommended inventory compliance rate is improved by scheduling the 30-day production plan for 15 main products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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