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.
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.
In producing moldings by using an injection mold, several variables such as the metal mold and the condition of injection molding should be selected properly in order to obtain good quality of moldings. In this study, focussed are the mechanical properties of injection moldings, since many researches on injection have been focussed mainly on the molding quality, injection pressure, and bulk temperature but the properties of injection moldings have not been studied extensively. The mechanical properties of present injection moldings can be improved simply by changing the molding material and the injection conditon without changind the metal mold. To have the final products meet the specified molding quality and mechanical properties at the same time, the bulk temperature of injection, pressure variation, volumetric shrinkage, stress, and cooling should be analized by CAE(computer aided engineering) after injection mold design. In this paper, the effects of dischare condition on mechanical properties of injection moldings are studied by testing the moldings which are injected by varying injection conditions.
The water has been the suitable for the cooling medium until now. But the water as cooling medium seem to have the limit for high speed injection. The steam plastic molding injection use the steam as the medium when raise the mold temperature. The weld line has been the major quality problems in a plastic injection parts to be difficult to be solved. These problems in injection-molded plastic parts are difficult to find the reason because these issues are usually in tradeoff realtions with each other. The purpose of this paper is to obtain the optimum injection moulding condition for improving the quality of plastic injection parts and to inquire the productivity improvement with the measured cycle time by steam plastic moluding injection. Based on these numerical results, the guidelines of mould design and injection processing condition were established. As a result, the improvement of quality and the reduction of cycle time was achieved.
Optimum injection molding condition for a box mold was searched by the Response Surface Analysis(RSA) with the aid of process monitoring system(PMS). Process variables on the control panel of the injection molding machine such as barrel temperatures, screw speed profile, holding pressures, etc. cannot guarantee the uniformity of the material variables directly related with the state of the product in the mold cavity. In order to make sure the state of the resin in the cavity, pressures and temperatures in the cavity, runner and nozzle were monitored in the experiment with the PMS. To accomplish the consistency of the molding process, dependent variables such as the switchover point and holding time were searched with the PMS. With a proper objective function about deflection of the box-type product, the optimum injection molding condition was obtained.
Semi-solid forming is the process of stirring alloy during solidification, making the mixture of liquid and solid, solidifying it, reheating it to the solid-liquid coexistent temperature, and then injecting this semi solid slurry into dies. In the semi-solid die casting process, it is very important to find out the correlation of injection condition, microstructure and mechanical properties. Especially, an improper injection condition is the main cause of liquid segregation and non-homogeneous mechanical properties due to the difference of solid fraction according to the position of the products. To ensure the database requisite to the semi-solid die casting product, it is essential to acquire the mechanical properties considering liquid segregation to the injection condition. In this study, the effect of injection condition on liquid segregation, formability, microstructure and mechanical properties in a thin product was investigated.
This study is object to structural analysis of high pressure injection nozzle. The finite element model was developed to compute the stress, strain for high pressure injection nozzle. For structural analysis using result from FEM code. This structural analysis results, many variables such as internal pressure, boundary condition, constraint condition and load condition are considered.
A synchronized secondaty air injection method has been developed to hydrocarbon emission by injecting secondary air intermittently into exhaust port. The method has been tested in a single cylinder spark-ignition engine operating at cold-steady / cold-start conditions. Effects of air injection timing, intake pressure and engine air-fuel ratio have been investigated at cold-steady condition. Also, hydrocarbon emission and exhaust gas temperature with catalytic conberter are compared with a continuous SAI method and base condition at cold-start condition. Resules show that hydrocarbon reduction rate and exhaust gas temperature are sensitive to the timing of synchronized SAI. At cold-steady condition, HC emission is minimum at engine air-fuel ratio of 10. At cold-start condition, the accumulated hydrocarbon emission during the first 120 s decreases about 56% and 22% with the synchronized and continuous SAI, respectively, compared to that of base condition.
The objective of this paper is to investigate into the influence of the injection conditions on the insert deformation and the wall thickness of the injection part using the three-dimensional injection molding analysis. Full three-dimensional insert model was added to the injection molding analysis model to consider the effects of insert deformation during the injection molding process. In order to obtain the optimum injection molding condition with a minimum insert deformation, degree of experiments were utilized. From the results of the analyses, it was shown that the optimum injection condition is injection time of 1.6 sec, injection pressure of 30 MPa and packing time of 15 sec. In addition it was shown that the wall thickness is approached to target thickness when the core deformation is considered in the injection molding analysis.
In case of GDI engine, shape of injected fuel and injection mass are one of the most important factors for good fuel efficiency and power. But it should be too inefficient and difficult to acquire injection mass data by experiment because condition in engine vary with temperature, pressure, and so on. So, this paper suggests the AMESim (Advanced Modeling Environment for Simulation of Engineering Systems) as simulation program to calculate injection mass. For both simulation and experiment, n-heptane is used as fuel. In AMESim, I modeled the GDI injector and simulated several cases. In experiment, I acquired the injection mass using Bosch method to apply ambient pressure. The AMESim show reasonable result in comparison with experimental data especially at injection pressure 15 MPa. Other conditions are also in good accord with experimental data but error is a little bit large because the injection mass is so low.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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