The injection molding process has high accuracy and good reproducibility that are essential for mass production at low cost. Conventional molding processes typically use the water-based mold heating and air cooling methods. However, in the nano injection molding processes, this semi-active mold temperature control results in the several defects such as air-flow mark, non-fill, sticking and tearing, etc. Therefore, in order to control temperature of the molds actively and improve the quality of the molded products, the novel nano injection molding system, which uses active heating and cooling method, has been introduced. By using the Peltier devices, the temperature of locally adiabatic molds can be controlled dramatically and the quality of the molded patterns can be improved.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.133-145
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2000
Plastic molding designers are frequently faced with optimizing multiple defects in injection molded parts. these defects are usually in conflict with each other, and thus a tradeoff needs to be made reach a final compromised solution. In this study, an automated injection molding design methodology has been developed to optimize multiple defects of injection molded parts. Two features of the proposed methodology are as follows: one is to apply the utility theory to transform the original multiple objective optimization problem into single objective optimization problem with utility as objective function, the other is an implementation of a direct search-based injection molding optimization procedure with automated consideration of process variation. The modified complex method is used as a general optimization tool in this research. The developed methodology was applied to an actual molding design and the results showed that the methodology was useful through the CAE simulation using a commercial injection molding software package. Applied to production, this study will be of immense value to industry in reducing the product development time and enhancing the product quality.
In this study, a method is presented which can be used to measure the fiber orientation distribution for thickness direction during injection molding using image processing. The intensity method in used for measuring the distribution. And the effects of fiber content, injection molding condictions on the orientation function are also discussed.
Injection Molding is the most effective process for mass production of plastic parts. The injection molding process is composed with several steps such as Filling, Packing, Holding, Cooling, Ejecting. Among them, filling and packing process should be considered carefully to improve accuracy of dimension, surface quality of plastic parts. Usually the quality above-mentioned is managed with weight of part after molding on the field. In this paper, a series of experiment for molding automotive front bumper was conducted with cavitity temperature sensor to optimize switch-over time(V-P switching), hot runner vale gate sequence time during filling and packing step for the purpose of uniform quality, weight at every molding. As a result, it was found that it is effective method to use temperature sensor in injection molding for quality control of plastic molding.
Double injection molding process is very efficient molding-method for molding the products which is consist of multi-materials. Fuel-tube holder which is necessary for automobil power train and circulation systems is composed of plastic and rubber materials to minimize the vibration and pulsation noises. In existing process, fuel-tube holder was made by the insert molding process or assembly process after molding. If fuel-tube holder is manufactured by double injection molding process, it may be realize to improve the product quality, efficiency of molding-process and retrenchment of manufacturing cost. In this study, for manufacturing fuel-tube holder by double injection molding process, the analysis of joining characteristics between PA6(polyamide 6) and TPE(thermoplastic elastomer) was executed and the double injectin mold for molding fuel-tube holder with core toggle mechanism was fabricated. Finally, fuel-tube holder was molding using fabricated double injection mold.
Because of steep rise of international energy cost in recent years, high efficiency has been emphasized in energy policy. As far as injection molding machine is concerned, hybrid method using hydraulic and electric systems became the key to this energy saving. The energy saving and molding reproducibility of hybrid injection molding process were shown experimentally. The power consumption of hybrid injection molding machine is reduced to 38% as compared with that of hydraulic machine. Furthermore, the molding reproducibility was shown for both methods.
Gas-assisted injection molding(GAIM) produces parts with hollow internal sections. The technique offers benefits to powder injection molding(PIM), with lower material usage and reduced time for de-binding processes. In this study, the effects of processing parameters on gas penetration length of gas-assisted powder injection molding(GAPIM) were investigated for SUS316L stainless steel powder feedstock. Experiments were planned based on the Taguchi method, involving processing variables such as melt temperature, shot size, gas pressure, and gas delay time. The most significant parameters affecting gas penetration length were gas delay time and shot size, while the effects of melt temperature and gas pressure was relatively insignificant.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권2호
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pp.8-11
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2006
Gas-assisted injection molding (GAIM) process reduces the required injection pressure during mold filling stage as well as the shrinkage and warpage of the part and cycle time. Despite of these advantages, this process needs new parameters and makes the application more difficult because gas and melt interact during the injection molding process. Important GAIM factors involved in this process are gas penetration design, locations of gas injection points, shot size, delay time to inject gas as well as common injection molding parameters. In this study, the experiments are conducted to investigate effects of GAIM process variables on the gas penetration for PP (Polypropylene) and ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene) moldings by changing the gas injection point. Taguchi method is used for the design of the experiments. When the gas is injected at a cavity's center, the most effective factor is the shot size. When the gas is injected at a cavity's end, the most effective factor is the melt temperature. The injection speed is also an effective factor in GAIM process.
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.
The injection molding technique is a processing method widely used for the production of plastic parts. In this study, the gate position, gate size, packing time, and melt temperature were optimized to minimize both the stress and deformation that occur during the injection molding process of medical suction device components. We used a central composite design and Latin hypercube sampling to acquire the data and adopted the response surface method as an approximation method. The efficiency of the optimization of the injection molding problem was determined by comparing the results of a genetic algorithm, sequential quadratic programming, and a non-dominant classification genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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