KCI등재
SCIE
SCOPUS
Injection mold design of reverse engineering using injection molding analysis and machine learning
저자
발행기관
학술지명
JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY(Journal of Mechanical Science and Technology)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
3803-3812(10쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
Plastic composites are used in vehicle components to improve fuel efficiency. Thus, the warpage of injection-molded plastic parts has become a quality issue. Factors, such as product shape and thickness, resin, and other injection molding conditions, can be modified to improve the warpage problem. However, if these factors are set with no possible adjustments, reverse engineering may be required.
Reverse engineering is a difficult process that requires many trials and errors; thus, it is only used as a last resort. With respect to the warpage issue, reverse engineering considers the following: (1) Predicting and (2) modeling the warpage in opposite directions. Autodesk Moldflow Insight accommodates these key considerations, but many researchers are reluctant to use it. Although existing injectionmolding analysis programs are mainly used to predict qualitative results, computer-aided engineering (CAE) for reverse engineering requires quantitative analysis. Hence, the considerations are different from the existing analyses. An error in warpage prediction may lead to a costly mold modification because of the molds' complex structures. Quantitative warpage prediction for reverse engineering depends on process variables; thus, understanding how warpages are affected by uncertain process variables is important to improve the reliability of reverse engineering. Moreover, even if appropriate process variables are set, they cannot be applied due to tolerance in lengths. For this reason, mold shrinkage must be identified before designing a mold. This study conducted injection molding analysis for a radiator tank that uses glass fiber-reinforced plastic using Autodesk Moldflow Insight 2018.2. Data for warpage prediction were generated in accordance with five process variables to identify the relationship between the level of warpage and process variables. CAE also showed the level of mold shrinkage that can reduce warpage. In addition, a predictive model was created using the multilayer perceptron (MLP)-supervised learning technique, which is a deep learning method for artificial neural networks. The predictive model was compared with typical regression models, such as polynomial regression (also known as response surface model), EDT and RBF, to determine the optimal approximation model. The real modeling time for a radiator tank product is 1 h, but the MLP approximation model required only 1 min and 8 s to perform 8530 iterations with a similar reliability.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2012-11-05 | 학술지명변경 | 한글명 : 대한기계학회 영문 논문집 -> Journal of Mechanical Science and Technology | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-19 | 학술지명변경 | 한글명 : KSME International Journal -> 대한기계학회 영문 논문집외국어명 : KSME International Journal -> Journal of Mechanical Science and Technology | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1998-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.04 | 0.51 | 0.84 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.74 | 0.66 | 0.369 | 0.12 |
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