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.
Mold platen are one of the most important structural components of the injection molding machine. Mold platen had been designed, and manufactured based on the experience and the method of trial and error. Recently, as the computer progress, the numerical simulation method using commercial finite element analysis code has been used to analyze the characteristics of components. It's a urgent problem to reduce the weight of mold platen while preserving the safety and reliability for the structual failure. Finite element analyses to establish basic design technologies and reducing the weight of mold platen were carried out. As result, we are obtained the about 10% reducing the weight for mold platen.
We studied the flow characteristics of the polymer melt in the injection molding process with ultrasonic vibration by using the numerical analysis. To minimize the error between the experimental data and numerical result, we presented a methodology using the design of experiments and the response surface method for reverse engineering. This methodology can be applied to various fields to obtain a valid and accurate numerical analysis. Ultrasonic vibration is generally applied between an extruder and the entrance of a mold for improvement the flow rate in injection molding. In comparison with the general ultrasonic process, the mode shape of the mold must be also considered when the ultrasonic vibration is applied on the mold. The mode shape is defined as the periodic and spatial deformation of the structure owing to the effect of the vibration, and it varies greatly according to vibration conditions such as the forcing frequency. Therefore, we considered new index and found the forcing frequency for obtaining the highest flow rate within the range from 20 to 60 kHz on the basis of the index. Ultimately, we presented the methodology for not only obtaining a valid and accurate numerical analysis, but also for finding the forcing frequency to obtain the highest flow rate in injection molding using ultrasonic vibration.
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.
Kim Yeun Sul;Lee Hi Koan;Huang Jing Chung;Kong Young Sik;Yang Gyun Eui
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권2호
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pp.12-18
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2005
A geometric compensation of thin-walled molded parts in reverse engineering is presented. Researches in reverse engineering have focused on the fitting of points to curves and surfaces. However, the reconstructed model is not the geometric model because the molded parts have some dimensional errors in measurements and deformation during molding. Geometric information can give an improved accuracy in reverse engineering. Thus, measurement data must be compensated with geometric information to reconstruct the mathematical model. The functional and geometric concepts of the part can be derived from geometric information. LSM (Least square method) is adopted to determine the geometric information. Also, an example of geometric compensation is given to improve the accuracy of geometric model and to inspect the reconstructed model.
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.
The analysis of injection molding process by CAE is widely used in development of plastic products. That comes from the fact that CAE analysis can reduce trial and error based on optimized design. On this study, by use of MOLDFLOW, the causes of product defects were found and solved by trade-off study. CAE analysis includes Flow-Cool-Warpage Analyses and finally a new mold-die design with better product quality was suggested. On injection molding of round-shaped plastic fan, new mold-die system with 4-tunnel gates located on the edge of a fan disc shows better quality rather than pin-point gate located on the center of a disc. That was effective in terms of flow mark removal and flatness improvement of the product.
The transcription characteristics of the mold surface in the molding of aspherical glass lenses for camera phone modules have been investigated experimentally. The surface topographies of both the form and the roughness were compared between the mold and the molded lens. For the form topography, the molded lens showed a transcription ratio of 93.4% against the mold, which is obtained by comparing the form error (PV) values of the mold and the molded lens. The transcription characteristics of the roughness topography were ascertained by bearing ratio analysis.
Recently, the demand of high-productivity injection mold increases since the consumption of packaging grows in the world. Stack mold is composed of more than two molds and it has very high productivity and economic efficiency. In this study, stack mold was developed to improve productivity of vehicle fixed weather strip with TPV materials and to investigate the characteristic of injection molding using CAE.
This study explores the compression molding of diffractive-aspheric lenses using GeSbSe chalcogenide glasses. A mold core with diffractive structure was prepared and a chalcogenide glass lens was molded at various temperatures using the corresponding core. The effect of molding temperature on the transcription characteristics of diffractive structure was examined, by measuring and comparing the diffractive structure between the mold core and the molded chalcogenide glass lens using a microscope and a white light interferometer. In addition, the applicability of the molded lens for thermal imaging was evaluated, by measuring the form error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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