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학술저널
저자정보
Kyung-min Lee (영남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제12호
발행연도
2017.12
수록면
1,110 - 1,115 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0181

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Injection molding (IM) is one of the most important processes for mass-producing plastic products. There are several significant challenges in using IM. The IM process requires many input parameters, but the relationships between the desired material properties and parameter settings (e.g. gas content and pressure drop) are not well understood collectively. We propose an optimization-based computational framework that will provide computer-based decision support for setting parameters in the IM process. The decision support will enable dramatic time and cost efficiencies in that the settings for parameters. It can discover optimized parameters much more rapidly than conventional methods that require extensive experimentation. Key elements in the framework involve approximating the governing equations using analysis of variance (ANOVA) techniques and normative optimization modeling to achieve optimal parameter settings. We illustrate the computational framework on HDPE materials in which parameter settings such as gate geometry, N2 content, void fraction, and injection speed are considered. The proposed framework will provide an improved understanding of the relationships between material properties and parameter settings in general IM process environments.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. OPTIMIZATION STRATEGY
III. EXPERIMENT AND OPTIMIZATION
IV. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (20)

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