In this study, real-time collection of mold vibration signals during injection molding processes was achieved through IoT devices installed on the mold surface. To analyze changes in the collected vibration signals, injection molding was performed under six different process conditions. Analysis of the mold vibration signals according to process conditions revealed distinct trends and patterns. Based on this result, cosine similarity was applied to compare pattern changes in the mold vibration signals. The similarity in time and acceleration vector space between the collected data was analyzed. The results showed that under identical conditions for all six process settings, the cosine similarity remained around 0.92±0.07. However, when different process conditions were applied, the cosine similarity decreased to the range of 0.47±0.07. Based on these results, a cosine similarity threshold of 0.60~0.70 was established. When applied to the analysis of mold vibration signals, it was possible to determine whether the molding process was stable or whether variations had occurred due to changes in process conditions. This establishes the potential use of cosine similarity based on mold vibration signals in future applications for real-time monitoring of molding process changes and anomaly detection.
In this study, the vibration signal of the mold was measured and analyzed to monitor the process information and characteristics during the press molding process. A necklace-type picture frame mold was used for press molding, and the vibration signal was measured by GY-61 acceleration sensor module attached to the surface of the upper (movable) mold base. The change of the vibration signal of the mold according to press speed was analyzed. As a result, the vibration signal had a large change at five sections: "Holder contact", "Punch contact and start of pressing", "End of pressing", "Mold open", and "Demolding". The time difference between "Punch contact and start of pressing" and "End of pressing" means the pressing time which is the actual time the material is molded under pressing pressure. The time intervals for each section, represented by the time interval between "Holder contact" and "Punch contact and start of pressing", can be used to compare and evaluate the press speed applied to the process. By comparing the vibration signals at 60 rpm and 90 rpm, the amplitude at the section of "Punch contact and start of pressing" increased as the press speed increased. This result means that as the press speed increases, more force and pressure is applied to the material. Also, the peak values of the other sections were found to increase as the press speed increased. It was found that the pressing time, the time interval between "Punch contact and start of pressing" and "End of pressing", decreases as the pressing speed increases. Similarly, press speed factor, the time interval between "Holder contact", and "Punch contact and start of pressing", is found to be shorter. Therefore, based on the result of this study, the pressing time, press speed, pressing(punching) pressure of each cycle can be monitored by measuring the vibration signal of the mold. Also, it was confirmed that the level and trend of process information and characterization can be evaluated as the change of the mold vibration during press molding.
This paper deals with the behavior of fresh concrete that is under vibration using mass-spring model (MSM). To this end, behaviors of two different full scale precast concrete molds were investigated experimentally and theoretically. Experiments were performed under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at some points on mold while mold is empty and full of fresh concrete. Analytical modeling of molds used in experiments were prepared by three dimensional finite element method (3D FEM) using software. Modeling of full mold, using MSM, was made to solve the problem of dynamic interaction between fresh concrete and mold. Numerical displacement histories obtained from time history analysis were compared with experimental results. The comparisons show that the measured and computed results are compatible.
In this study, we designed an vibration cutting tool that can achieve improvements such as low cutting force, interrupted chip evacuation and better surface quality of cutting performance to obtain high-quality surface roughness and improvement of tool wear, which is an issue in the machining of high-hardness mold steel. Among the resonance frequency modes of the vibration cutting tool, the bending mode was used to maximize the driving amplitude of the vibration tool tip, and the resonance frequency was confirmed through the finite element method. After measuring the actual resonant frequency of the designed tool using an optical fiber sensor, the cutting force and machining surface of vibration cutting and conventional cutting were compared and analyzed in the turning process of high hardness mold steel (STAVAX). As a result of the experiment, the cutting force was reduced by about 20 % compared to the conventional cutting process, and the surface roughness was also improved by about 60 %. This study suggested that the tool wear and surface quality of high-hardness steel can be improved through the vibration cutting method in the machining of high hardness mold steel.
This paper intends to progress models to accurately estimate the behavior of fresh concrete under vibration using artificial neural networks (ANNs). To this end, behavior of a full scale precast concrete mold was investigated numerically. Experimental study was carried out under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. In this study measurements were taken at three points using two vibrators. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at these points on mold while both mold is empty and full of fresh concrete. Modeling of empty and full mold was made using ANNs. Benefiting ANNs used in this study for modeling fresh concrete, mold design can be performed. For the modeling of ANNs: Experimental data were divided randomly into two parts such as training set and testing set. Training set was used for ANN's learning stage. And the remaining part was used for testing the ANNs. Finally, ANN modeling was compared with measured data. The comparisons show that the experimental data and ANN results are compatible.
In this study, during the injection molding process, a device was manufactured and evaluated that calculates a cooling time by measuring a vibration signal generated from a mold using an acceleration. The last two parts, one of which has a large magnitude change in the measured vibration signal of a mold, were divided into a cooling start section (paking end section) and a mold opening section, and the time difference at the relevant points was calculated as the cooling time. The cooling time was monitored on a 5-inch light guide plate mold by applying the method. The manufactured device was attached to a fixed base of mold to measure the cooling time, and data was obtained remotely using Bluetooth technology. Then, the measured cooling time was compared with the cooling time set in the injection molding machine to evaluate the accuracy. As a result of the experiment, the cooling times measured by the devices were 15.675±0.024 sec, 20.637±0.014 sec and 25.623±0.079 sec of each conditions. Also, the measurement results were shown with errors of 0.655±0.044 sec, 0.637±0.014 sec, and 0.662±0.013 sec, respectively.
In this study, an edge device that monitors the injection molding process by measuring the mold vibration(acceleration) signal and the mold surface temperature was developed and evaluated its performance. During injection molding, signals of the injection start, V/P switchover, and packing end sections were obtained through the measurement of the mold vibration and the injection time and packing time were calculated by using the difference between the times of the sections. Then, the mold closed and mold open signals were obtained using a magnetic hall sensor, and cycle time was calculated by using the time difference between the mold closed time each process. As a result of evaluating the performance by comparing the process data monitored by the edge device with the shot data recorded on the injection molding machine, the cycle time, injection time, and packing time showed very small error of 0.70±0.38%, 1.40±1.17%, and 0.69±0.82%, respectively, and the values close to the actual were monitored and the accuracy and reliability of the edge device were confirmed. In addition, it was confirmed that the mold surface temperature measured by the edge device was similar to the actual mold surface temperature.
In this study, the vibration signal of the mold was measured and analyzed to monitoring the process time and characteristics during injection molding. A 5 inch light guide plate mold was used to injection molding and the vibration signal was measured by MPU6050 acceleration sensor module attached the surface of fixed mold base. Conditions except for injection speed and packing pressure were set to the same value and the change of the vibration signal of the mold according to injection speed and packing pressure was analyzed. As a result, the vibration signal had a large change at three points: "Injection start", "V/P switchover", and "Packing end". The time difference between "injection start" and "V/P switchover" means the injection time in the injection molding process, and the time difference between "V/P switchover" and "Packing end" means the packing time. When the injection time and packing time obtained from the vibration signal of the mold are compared with the time recorded in the injection molding machine, the error of the injection time was 2.19±0.69% and the error of the packing time was 1.39±0.83%, which was the same level as the actual value. Additionally, the amplitude at the time of "injection start" increased as the injection speed increased. In "V/P switchover", the amplitude tended to be proportional to the pressure difference between the maximum injection pressure and the packing pressure and the amplitude at the "packing end" tended to the pressure difference between the packing pressure and the back pressure. Therefore, based on the result of this study, the injection time and packing time of each cycle can be monitored by measuring the vibration signal of the mold. Also, it was confirmed that the level and trend of process variables such as the injection speed, maximum injection pressure, and packing pressure can be evaluated as the change of the mold vibration during injection molding.
In order to protect agricultural products against damage by physical load, various shock absorbing materials is used. As the demands of environment protection increase, the use of plastic materials have been restricted. On the other hand, Pulp mold products have some benefits - easy manufacturing, superior shock absorbing and eco-friendly. In order to develop pulp mold tray for melon packaging as shock absorbing packaging material, we investigated physical properties and vibration transmission characters of 180, 200 and 220 g pulp mold tray for melon. As the weight of pulp increased, compression strength and shock absorbing performance increased, while vibration transmissibility decreased. Especially in case of 180g pulp mold tray, it is not suitable for melon packaging because the transmitted vibration acceleration was higher than the forced vibration acceleration. And 200g pulp mold tray is suitable for melon packaging because the vibration transmissibility was lowest in three trays. And the vibration acceleration transmitted to the melon in edge of pulp mold tray was higher than to the melon in center of pulp mold tray. As the result of the simulated transportation test, the firmness of melon packaging using pulp mold tray was higher than that of conventional packaging. Therefore, these results suggest that pulp mold tray packaging could be suitable for melon packaging.
This paper aims to develop models to accurately predict the behavior of fresh concrete exposed to vibration using artificial neural networks (ANNs) model and regression model (RM). For this purpose, behavior of a full scale precast concrete mold was investigated experimentally and numerically. Experiment was performed under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at some points on mold while both mold is empty and full of fresh concrete. Modeling of empty and full mold was made using both ANNs and RM. For the modeling of ANNs: Experimental data were divided randomly into two parts. One of them was used for training of the ANNs and the remaining part was used for testing the ANNs. For the modeling of RM: Sinusoidal regression model equation was determined and the predicted data was compared with measured data. Finally, both models were compared with each other. The comparisons of both models show that the measured and testing results are compatible. Regression analysis is a traditional method that can be used for modeling with simple methods. However, this study also showed that ANN modeling can be used as an alternative method for behavior of fresh concrete exposed to vibration in precast concrete structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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