Multi-step induction heating process was applied to the powder compact melting technique as a new heating process to achieve pinpoint accuracy, faster cycle time, repeatability, non-contact and energy-efficient heat in a minimal amount of time. The objective of this study is the establishment of the input data diagram of multi step induction heating process for automation of the fabrication process of 6061 Al foams with desired density. At first, proper induction coil was designed to obtain a uniform temperature distribution over the entire cross sectional area of specimen. By using this coil, foaming experiments were performed to investigate the multi-step induction heating conditions such as capacity, temperature and time conditions of each heating and holding step. On the basis of the obtained multi-step induction heating conditions, relationship between final heating temperature and fraction of porosity was investigated.
Metal additive manufacturing (AM) technologies are classified into two groups according to the consolidation mechanisms and densification degrees of the as-built parts. Densified parts are obtained via a single-step process such as powder bed fusion, directed energy deposition, and sheet lamination AM technologies. Conversely, green bodies are consolidated with the aid of binder phases in multi-step processes such as binder jetting and material extrusion AM. Green-body part shapes are sustained by binder phases, which are removed for the debinding process. Chemical and/or thermal debinding processes are usually devised to enhance debinding kinetics. The pathways to final densification of the green parts are sintering and/or molten metal infiltration. With respect to innovation types, the multi-step metal AM process allows conventional powder metallurgy manufacturing to be innovated continuously. Eliminating cost/time-consuming molds, enlarged 3D design freedom, and wide material selectivity create opportunities for the industrial adoption of multi-step AM technologies. In addition, knowledge of powders and powder metallurgy fuel advances of multi-step AM technologies. In the present study, multi-step AM technologies are briefly introduced from the viewpoint of the entire manufacturing lifecycle.
Jang, Yeon Hui;Jeong, Jin Hwan;Jang, Myung Guen;Hong, Jae-Keun;Kim, Jong-Bong
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.34
no.2
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pp.83-87
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2017
A multi-step warm forging process for subminiature screws is investigated. Due to the low formability of Titanium alloys, bit forming of Titanium screws is difficult by cold forging. In order to overcome this low formability of Titanium alloys, two candidate processes, i.e., multi-step forging and warm forging are introduced. First, a multi-step (two-step) forging process is investigated. The punch shape and stroke of forging during the first step is designed via various analyses. Finally, the bit formability is investigated at different forging temperatures. Analyses are carried out for two-step forging at various temperatures and the formability under these thermal conditions is compared.
A multi-step deposition process for the gap-filling of submicrometer trenches using dimethyldimethoxysilane (DMDMOS), $(CH_3)_2Si(OCH_3)_2$, and $C_xH_yO_z$ by plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) is presented. The multi-step process consisted of pre-treatment, deposition, and post-treatment in each deposition step. We obtained low-k films with superior gap-filling properties on the trench patterns without voids or delamination. The newly developed technique for the gap-filling of submicrometer features will have a great impact on inter metal dielectric (IMD) and shallow trench isolation (STI) processes for the next generation of microelectronic devices. Moreover, this bottom up gap-fill mode is expected to be universally for other chemical vapor deposition systems.
Purpose: To develop an interactive version of the conventional process capability-based approach, called 'Interactive Process Capability-Based Approach (IPCA)' in multi-response surface optimization to obtain a satisfactory compromise which incorporates a decision maker(DM)'s preference information precisely. Methods: The proposed IPCA consists of 4 steps. Step 1 is to obtain the estimated process capability indices and initialize the parameters. Step 2 is to maximize the overall process capability index. Step 3 is to evaluate the optimization results. If all the responses are satisfactory, the procedure stops with the most preferred compromise solution. Otherwise, it moves to Step 4. Step 4 is to adjust the preference parameters. The adjustment can be made in two modes: relaxation and tightening. The relaxation is to make the importance of one of the satisfactory responses lower, which is implemented by decreasing its weight. The tightening is to make the importance of one of the unsatisfactory responses higher, which is implemented by increasing its weight. Then, the procedure goes back to Step 2. If there is no response to be adjusted, it stops with the unsatisfactory compromise solution. Results: The proposed IPCA was illustrated through a multi-response surface problem, colloidal gas aphrons problem. The illustration shows that it can generate a satisfactory compromise through an interactive procedure which enables the DM to provide his or her preference information conveniently. Conclusion: The proposed IPCA has two major advantages. One is to obtain a satisfactory compromise which is faithful to the DM preference structure. The other is to make the DM's participation in the interactive procedure easier by using the process capability index in judging satisfaction/unsatisfaction. The process capability index is very familiar with quality practitioners as well as indicates the process performance levels numerically.
Process design of multi-step wire drawing process, conducted by means of finite element analysis and ANN(Artificial Neural Network) has been considered. The investigated problem involves the ade-quate selection of the drawing die angle and the correspondent reduction rate in the condition of desired initial and final diameter. Combinations of the process parameters which are used in finite ele-ment simulation are selected by using the orthogonal array. Also the orthogonal array. Also the orthogonal array and the results of finite element simulation which are related to the process energy are used as train data of ANN. In this study it is shown that the application of new technique using ANN and Othogonal array table to the process design of metal forming process is useful method.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.15
no.4
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pp.267-275
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2011
This paper proposes a new quickly convergent pattern search quasi-Newton algorithm that employs the multi-step version of the Symmetric Rank One (SRI). The new algorithm works on the factorizations of the inverse Hessian approximations to make available a sequence of convergent positive bases required by the pattern search process. The algorithm, in principle, resembles that developed in [1] with multi-step methods dominating the dervation and with numerical improvements incurred, as shown by the numerical results presented herein.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1997.03a
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pp.144-147
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1997
Process design of multi-step wire drawing process, conducted by means of finite element analysis and ANN(Artificial Neural Network), has been considered. The investigated problem involves the adequate selection of the drawing die angle and the correspondent reduction rate sequence in the condition of desired initial and final diameter. Combinations of the process parameters which are used in finite element simulation are selected by using orthogonal array. Also the orthogonal array and the results of finite element simulation which are related to the process energy are used as train data of ANN. In this study, it is shown that the new technique using ANN is useful method in application to the wide range of metal forming process.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1998.10a
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pp.54-59
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1998
In order to minimize straightness error of deflected shafts, a automatically bending process control system is designed, fabricated, and studied. The multi-step straightening process and the three-point bending process are developed for the geometric adaptive straightness control. Load-deflection relationship, on-line identification of variations of material properties, on-line springback prediction, and studied for the three-point bending processes. Selection of a loading point supporting condition are derved form fuzzy inference and fuzzy self-learning method in the multi-step straighternign process. Automatic straightening machine is fabricated by using the develped ideas. Validity of the proposed system si verified through experiments.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.10
s.181
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pp.2451-2460
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2000
In order to minimize straightness error of deflected shaft, a geometric adaptive straightness controller system is studied. A multi-step straightening and a three-point bending process have been developed for the geometric adaptive straightness controller. Load-deflection relationship, on-line identification of variations of material properties, on-line springback prediction, and real-time hydraulic control methodology are studied for the three-point bending process. By deflection pattern analysis and fuzzy self-learning method in the multi-step straightening process, a straightening point and direction, desired permanent deflection and supporting condition are determined. An automatic straightening machine has been fabricated for rack bars by using the developed ideas. Validity of the proposed system is verified through experiments.
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