The position of the gate is one of the important factors for optimal injection molding. This is because inappropriate gate positions cannot fill the cavity uniformly, which can lead to defects such as contraction. In this study, CAE was performed on hot runner injection molding of the washing machine base and plasticity was compared by changing gate position from existing gate position. A total of two alternatives have been applied to compare the plasticity of the washing machine base according to its optimal gate position. The gate position of the improved molds and the gate position of the current mold is analyzed by injection molding analysis. The results of the fill time, the pressure at V/P switchover, clamping force, and deflection were compared. In washing machine base injection molding, the deflection was reduced by about 3.76% in the improved mold 2. In improved mold 1, the fill time during injection molding was reduced by 3.32% to enable uniform charging, and the clamping force was reduced by 31.24%. We have confirmed that the position of the gate can change the charging pressure and the clamping force and affect the quality and cost savings of the molded product.
Metal Injection Molding(MIM) is a technology without any mechanical processing, which is a promising area backed up by nano powder technology developed in late 1990's. The market was about 24 billion U$ in 1999. Many applications are made in process development, uses, powder making, hindering and sintering, of which order is in terms of the number of patents. This technologies are mainly developed by US firms, and applied by Japanese firms. Europe and Korea are still catch-up stage. More efforts should be made in this field because new opportunities are opening, thanks to nano technology.
플라스틱 나사는 경량성, 내식성, 열 및 전기절연성이 우수하여 최근 금속나사 대체용도로 사용 되고 있다. 플라스틱 나사는 사출성형에 의해 제작되며 성형과정에서 수축이 발생하여 형상정밀도가 저하된다. 특히 소형 정밀나사의 경우 마이크로미터 단위의 정밀도를 요구하는 관계로 소성가공에 의해 제작되는 금속나사를 대체하기 위해서는 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 사출성형 공정의 수치해석을 통해 금형설계 인자를 결정하였고, 실험계획법을 적용하여 변형량을 최소화하기 위한 성형조건을 도출함으로써 플라스틱 나사의 형상정밀도 향상을 위한 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 분말혼합체의 특성인 항복응력을 포함한 Generalized Newtonian Fluid의 구성 방정식을 도입하고 미끄럼현상을 고려한 신소재의 사출성형 충전과정 해석용 CAE(computer aided engineering)시스템을 개발하였다. 수치모사를 위한 수치해석방법으로는, 유한요소법(finite element method)과 유한차분법(finite difference method)을 함께 사용하였다. 유한요소법과 검사체적법(control volume technique) 을 병용하여 유동의 진행을 수치모사 하였으며, 유한차분법을 사용하여 온도분포를 계산하였다.
Mold-making industry demands currently to reduce the tooling costs and time in mold making, and to improve the productivity and quality in injection molding process. These problems can be easily removed by laminated injection mold which is made with metal sheets prepared by laser cutting and bonded by brazing. Comparing withthe conventional mold making technology which mainly depends on the machining, this new technologyenables an arbitary design of cooling circuit without anyrestrictions of geometry. So it brings about high production rates of the injection molding processes. This paper estimate the conventional and laminated injection mold making process with a simple molding, and also the cooling efficiencyof thoes two kinds of mold with the filling and cooling analysis. The results show that the laminated injectionmold has much shorter tooling time, uniform mold temperature, and shorter cooling time in injection molding process.
In this study, an artificial neural network model was constructed to convert CAE analysis data into similar experimental data. In the analysis and experiment, the injection molding data for 50 conditions were acquired through the design of experiment and random selection method. The injection molding conditions and the weight, height, and diameter of the product derived from CAE results were used as the input parameters for learning of the convert model. Also the product qualities of experimental results were used as the output parameters for learning of the convert model. The accuracy of the convert model showed RMSE values of 0.06g, 0.03mm, and 0.03mm in weight, height, and diameter, respectively. As the next step, additional randomly selected conditions were created and CAE analysis was performed. Then, the additional CAE analysis data were converted to similar experimental data through the conversion model. An artificial neural network model was constructed to predict the quality of injection molded product by using converted similar experimental data and injection molding experiment data. The injection molding conditions were used as input parameters for learning of the predicted model and weight, height, and diameter of the product were used as output parameters for learning. As a result of evaluating the performance of the prediction model, the predicted weight, height, and diameter showed RMSE values of 0.11g, 0.03mm, and 0.05mm and in terms of quality criteria of the target product, all of them showed accurate results satisfying the criteria range.
Metal Injection Molding (MIM) is attractive because it produces consistent, complex-geometry components for high-volume, high-strength, and high-performance applications. Also MIM using in optical communication field, display field, and semi-conductor field is a cost-effective alternative to metal machining or investment casting parts. It offers tremendous single-step parts consolidation potential and design flexibility. The objective of this paper is to study the suitability of design, flow analysis, debinding and sinterin processes, and capability analysis. The suitable injection conditions were 0.5~1.5 second filling time, 11.0~12.5 MPa injection pressure derived from flow analysis. The gravity of the product is measured after debinding an sintering. The maximum and minimum gravity levels are 7.5939 and 7.5097. the average and standard deviation are 7.5579 and 0.0122; when converted into density, the figure stands at 98.154%. According to an analysis of overall capacity, PPM total, which refers to defect per million opportunities(DPMO), stands at 166,066.3 Z.Bench-the sum of defect rates exceeding the actual lowest and highest limits-is 0.97, which translates into the good quality rate of around 88.4% and the sigma level of 2.47.
Injection molding process was taken to manufacture DC motor case that surrounds DC motor used as automobile parts. Up to now, DC motor case has been made by the deep drawing process or bending process of metal materials. Simulations of filling, packing and cooling processes were done by CAE tool like Moldflow software. Optimal delivery system was decided from the analysis of flow balance, and packing and cooling analyses were performed by using the design of experiment to minimize the volumetric shrinkage of molded part and the temperature difference between mold and part.
The objective of this paper is to investigate into the fabrication technology of cores for the injection mould with three-dimensional conformal cooling channels to reduce the cooling time. The location of the conformal cooling channels has been determined through the injection molding analysis. The mould has been manufactured from a hybrid rapid tooling technology, which is combined a direct metal rapid tooling with a machining process. Several injection molding experiments have been performed to examine the productivity and the validity of the designed mould. From the results of the experiments, it has been shown that the proposed mould can mold a final product within a cooling time of 3 seconds and a cycle time of 21 seconds, respectively.
The purpose of this study is to improve the whitening phenomenon around the PET preform gate for blow molding. CAE analysis of plastic injection molding has been applied to design of preform shape and select the injection molding conditions. A ceramic insulation gate with lower thermal conductivity than metal is applied to improve the whitening phenomenon created around the gate in the injection molding process. According to the results of CAE analysis, the warpage deformation at the square corner was estimated to be about 0.34 mm at the bottom. From the results of the temperature history analysis, it was confirmed that the resin near the gate cooled more rapidly than the cavity. Ceramic insulated gates were fabricated to reduce the cooling rate and experiments were conducted to confirm the effectiveness of the whitening phenomenon improvement. As a result of the ceramic insulation gate experiment, it was confirmed that the whitening phenomenon was significantly reduced around the gate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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