A Study of birefringence in an aspheric lens of injection molding became more important to improve its optical properties. In the present study, the experimental study was carried out to investigate the relationship between birefringence and injection molded conditions. The processing factors are conditions include packing pressure, packing time, injection speed, melt temperature of optical resin and wall temperature. Birefringence was observed figures by using a polarizer in light. This experiments were carried out using the simulation software and injection molding machine.
This paper presents a heuristic process-optimization procedure for minimizing warpage in injection-molded parts based on the dynamic robust design methodology. The injection molding process is known to have intrinsic variations of its process conditions due to various factors, including incomplete process control facilities. The aim of the robust design methodology advocated by Taguchi is to determine the optimum design variables in a system which is robust to variations in uncontrollable factors. The proposed procedure can determine the optimal robust conditions of injection molding processes at a minimum cost through a trade-off strategy between the degree of warpage and the packing time.
본 연구에서는 성형해석 및 실험적 방법을 통하여 페트 용기의 두께 편차를 최소화하기 위한 프리폼 최적화 설계를 수행하였다. 사출성형과정을 정확하게 묘사하기 위하여 3차원 모델을 이용하여 충진, 보압 및 냉각해석을 통하여 최적의 프리폼 설계변수를 설정하였으며, 이 결과를 이용하여 블로우 성형해석을 수행하였다. 성형해석결과를 평가하기 위한 사출성형 및 블로우 성형실험을 수행하였으며, 실험결과와 해석결과는 정성적으로 일치하는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과 데이타를 설계에 반영함으로서 최적의 프리폼 형상을 얻을 수가 있었다.
The narrow-pitched connectors are of interest for small-scale devices such as smart phones because of theirs caling. We conducted an injection molding analysis and a warp analysis for 0.3mm and 0.5mm pitch FPC connectors. We obtained a volumetric shrinkage of 4.344%, a clamping force of 0.2529 tonne, a maximum injection pressure of 76.3 MPa as optimized molding conditions for the 0.3mm pitch FPC connector. We found that, compared with the traditional injection molding technique, the injection molding for narrow-pitched connectors comes with distinct features like low clamping force, high injection molding pressure, and narrow gate size. Adding to the optimization analysis, the deflection of 0.5mm pitch FPC connector was analyzed as well. A maximum deflection of 0.053mm was calculated, which the actual deflection of 0.062mm was compared to. The results deduced a relative error of 17%. We conclude that the deflection analysis along with the optimization analysis can be used as an effective tool to predict the behavior of narrow-pitch connectors although the relative error may need to improve.
Injection molding is a process widely used in various industries because of its high production speed and ease of mass production during the plastic manufacturing process, and the product is molded by injecting molten plastic into the mold at high speed and pressure. Since process conditions such as resin and mold temperature mutually affect the process and the quality of the molded product, it is difficult to accurately predict quality through mathematical or statistical methods. Recently, studies to predict the quality of injection molded products by applying artificial neural networks, which are known to be very useful for analyzing nonlinear types of problems, are actively underway. In this study, structural optimization of neural networks was conducted by applying multi-task learning techniques according to the characteristics of the input and output parameters of the artificial neural network. A structure reflecting the characteristics of each process step was applied to the input parameters, and a structure reflecting the quality characteristics of the injection molded part was applied to the output parameters using multi-tasking learning. Building an artificial neural network to predict the three qualities (mass, diameter, height) of injection-molded product under six process conditions (melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, pacing time, cooling time) and comparing its performance with the existing neural network, we observed enhancements in prediction accuracy for mass, diameter, and height by approximately 69.38%, 24.87%, and 39.87%, respectively.
Typical characteristics of medical device parts are that they can not be reused and there are many disposable products. Therefore, there is a need for an injection molding machine having excellent repeatability of molding conditions and a precision injection mold for mass production. Recently, the performance of an injection machine has made a remarkable evolution compared to the past. However, defects such as short-shot, flash, weld line, gas burning, warpage, and deformation, which are typical defects, still do not disappear at all. This is due to the lack of gas ventilation from the product cavities, even if the gas is smoothly vented from the sprue and runner of the mold. For this reason, the internal pressure of the cavity rises and is directly connected to the quality defects. In this study, an active gas vent system was designed to prevent defects due to trapped gas in the cavity. Since it can be easily adjustable in response to the molding conditions and the mold temperature changes, it is expected to improve productivity due to the reduction of the defective ratio.
This paper has been focused in developing of plastic lens with ultra-precision and low birefringence ability using by injection molding simulation tools. The simulation tools, $3D-Timon^{TM}\;and\;Asu-Mold^{TM}$ were applied to visualize indirectly the flow pattern of melted polymer enter the mould and the simulation results are verified as compared with the experimental results. Birefringence and polarized light generated in injection molding process was also calculated for each injection conditions and compared with .the pictures of experimented optical lens go through the polarized light plates device. A spherical radius of plastic optical lens transcribed from profile of mould core surface was measured to estimate the geometrical accuracy fer the each injection conditions. It is confirmed that the simulation results about flow pattern and polarized light area coincided in experimental results. It is known that increasing in thickness shrinkage at center of lens, the spherical radius is larger from comparing the graph measured spherical radius and the thickness shrinkage at center of lens
Speaking in general terms the form injection process can be described as a new process-variant of already known structural foam molding technology which roots go back to the early sixties. The most limiting factors of already know foaming processes are large cell size and the lack of uniformity of these cells as well and the inability to foam all kinds of plastic materials. In this paper, Process Study on weight change in injection rate during foaming. Experimental conditions were set as the injection speed 50,150,300 and 450 mm/s. The experiments PA, PA+GF, PP, was confirmed that the weight increase to PP+TA.
The 3 dimensional Pipe (Annular) Shaped Products was selected as a test sample, then a attribute of a molding shrinkage according to the parameters of a injection process was examined with PC, which is the typical engineering plastic. Both the inside and the outside diameter of the Pipe (Annular) sample were shrank into the inner direction of the part. And then the comparative analysis of the samples proved that a increasing thickness led a bigger shrinkage rate in the equal outside diametric samples, and a decreasing outside diameter caused a bigger shrinkage rate in the same thickness samples. The comparative study of the cushion volume of a injection machine showed that the molding shrinkage was most affected by the pressure strength among the resin temperature, the maintenance pressure strength and the maintenance pressure duration time. Each of the shrinkage rates according to the measuring direction and the gate position was different. As a result, the injection molded sample had not a typical circular shape.
Atre, Sundar V.;Wu, Carl L.;Hwang, Chul-Jin;Zauner, Rudolf;Park, Seong-Jin;German, Randall M.
한국분말야금학회:학술대회논문집
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한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part 1
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pp.45-46
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2006
In recent years, micro powder injection molding $(\mu-PIM)$ is being explored as an economical fabrication method for microcomponents in microsystems technology (MST). Technical and economic comparison was performed for $\mu-PIM$ processes. Molding experiment and simulation during the filling process were performed to evaluate several different geometries and processing conditions. The influence of material parameters and process conditions on mold filling were examined as a function of features size using microchannels as an example. It was found that the heat conductivity and viscosity of feedstock, geometry and mold temperature were the most critical parameters for complete filling of micro features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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