In order to produce high-quality optical components, aspheric lenses have been widely applied in recent years. An aspheric lens consists of aspheric surfaces instead of spherical ones, which causes difficulty in the design process as well as the manufacturing procedure. Although injection molding is widely used to fabricate optical lenses owing to its high productivity, there remains lots of difficulty to determine appropriate mold design factors and injection molding parameters. In the injection molding fields, computer simulation has been effectively applied to analyze processes based on the shell analysis so far. Considering the geometry of optical lenses, a full-3d simulation based on solid elements has been reported as a reliable approach. The present work covers three-dimensional injection molding simulation and relevant deformation analysis of an injection molded plastic lens based on 3d solid elements. Numerical analyses have been applied to the injection molding processes of three aspheric lenses for an image sensing module of a mobile phone. The reliability of the proposed approach has been verified in comparison with the experimental results.
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.
In the manufacture and processing of large plastic materials, product quality is tested and verified through several techniques such as injection processing, residual stress through injection molding and shrinkage. With regards to the injection molding process, common problems such as inconsistent density is seen when different points of the product are discovered to have varying thickness levels. Sink marks in product are then evident. This occurs when there is poor molding conditions caused about by poor runner and packaging systems incorporated into the process. We designed the runner system which is possible balanced filling to cavities using CAE program $Moldflow^{TM}$ and then obtained optimal processing conditions by Taguchi's Robust Design technique.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.10
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pp.1575-1582
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2001
Injection molding is widely used in producing various plastic parts due to its high productivity, and the demand for injection molded products with high precision is increasing. To achieve successful product quality and precision, the design of gating and runner system in injection mold is very important because it influences the melt flow into the cavity. Some deflects, such as weld lines and overpacking, can be effectively controlled with proper selection of gate locations. In the present study, the design of gate locations in injection molding of a dashboard fur automobiles was carried out with CAMP mold, a PC-based simulation system for injection molding. A dummy runner system was developed to simulate a runner system in order to increase the efficiency of the analysis procedure. The numbers and locations of gates were iteratively determined in the present investigation. In this procedure, an acceptable design was obtained in terms of reducing the maximum pressure and clamping force.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.03b
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pp.213-217
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1999
An expert system is developed for rational and efficient design of multi-component injection molding which is a fairly new manufacturing technique to produce plastic parts by injecting two or more materials sequentially using multiple injection units in a single machine into a single rotary mold. The knowledge base used in the present design system is primarily composed of two parts ; knowledge from domain expert and knowledge from CAE analysis. The present expert system has hour main modules ; general design guidelines for injection molding specific guidelines for multi-component injection molding redesign guidelines from the result of the CAE analysis and finally troubleshooting for multi-component injection molding. To show the validity of the present design methodology two shop floor design problems were tested ; design and fabrication of timing belt cover and power window's assist knob by using multi-component injection molding.
Young-Tae Yu;Sung-Min Mun;Sung-Young Jun;Kyoung-A Kim
Design & Manufacturing
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v.17
no.2
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pp.62-69
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2023
In this study, we conducted a study on the optimization of injection molding conditions to minimize deformation of plastic product. The charging management system housing of the vehicle was selected as the research subject. Melting temperature, cooling temperature, packing time, and packing pressure were selected as the main factors expected to affect the deformation of molded products. Each main factor was divided into 5 levels. Optimization of injection molding conditions to minimize deformation was performed using the Taguchi Method. We performed an analysis of variance (ANOVA) to identify significant factors affecting the deformation of plastic product. In order to select injection molding conditions that minimize deformation of plastic products, injection molding analysis was additionally performed for insignificant factors. We then compared the deformation of the molded part before and after optimization. As a result of comparing the injection analysis results of the basic conditions and the injection analysis results of the optimal conditions, it was confirmed that the amount of deformation after optimization was improved by about 10.9%.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.1
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pp.137-142
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2005
Gas-Assisted Injection Molding(GAIM) is an innovative technology for producing plastic parts and has been received extensive attention in the plastic manufacturing industries. But, due to gas-polymer interacting during the gas injection phase, the process has significantly different characteristics from conventional injection molding and, therefore, the control of the process requires much technical knowledge in processing and materials. The experiment was performed about variations of gas-penetration length that is affected by filling imbalance resulting from the structure of runner. The Taguchi method was used for the design of experiment. The most effective factors for the gas-penetration length were the shot size and mold temperature. The most effective factors for the difference of the gas-penetration length were the melt temperature and shot size. This study also discussed the filling imbalance phenomenon in a unary branch runner type mold that has geometrically balanced runner.
Park, Hyun-Jun;Cho, Kyun-Taek;Moon, Kyoung-Il;Kim, Tae-Bum;Kim, Sang-Sub
Design & Manufacturing
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v.15
no.3
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pp.7-12
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2021
Plastic injection molds used for rapid heating and cooling must minimize surface damage due to friction and maintain excellent thermal and low electrical conductivity. Accordingly, various surface treatments are being applied. The properties of Al2O3 coating and DLC coating were compared to find the optimal surface treatment method. Al2O3 coating was deposited by thermal spray method. DLC films were deposited by sputtering process in room temperature and high temperature PECVD (Plasma enhanced chemical vapor deposition) process in 723 K temperature. For the evaluation of physical properties, the electrical and thermal conductivity including surface hardness, adhesion and wear resistance were analyzed. The electrical resistance of the all coated samples was showed insulation properties of 24 MΩ/sq or more. Especially, the friction coefficient of high temp. DLC coating was the lowest at 0.134.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.2
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pp.115-122
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2014
Injection pressure is one of factors that influence part quality. In this paper, injection pressure was minimized by optimizing valve gate locations. In order to perform design optimization, MAPS-3DTM (Mold Analysis and Plastic Solution-3D) was used for injection mold analysis and PIAnOTM (Process Integration, Automation and Optimization) was used as process integration and design optimization. Also we adapted meta models based on design of experiments for efficiency. By using introduced methodology, we were able to obtain a result so that maximum injection pressure reduced by 28% compared to the initial design. And the validity of the proposed method could also be demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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