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J-GLOBAL ID:201702281318306124   整理番号:17A0123677

田口,A NOVAと人工神経回路網法を用いた生分解性ポリマの射出成形プラスチックスプーン部品の反りと収縮最適化【Powered by NICT】

Warpage and Shrinkage Optimization of Injection-Molded Plastic Spoon Parts for Biodegradable Polymers Using Taguchi, ANOVA and Artificial Neural Network Methods
著者 (7件):
資料名:
巻: 32  号:ページ: 710-720  発行年: 2016年 
JST資料番号: T0871A  ISSN: 1005-0302  CODEN: JSCTEQ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,AからZまで三自己調製ポリマの射出加工性への洞察を与える試み本研究は,材料分析,射出成形シミュレーション,グリーン生分解性高分子系のための制御パラメータの全ての相互作用効果を考慮した慎重に沿って実験の設計,ポリ乳酸(PLA),ポリ乳酸熱可塑性ポリウレタン(PLA TPU)とポリ乳酸熱可塑性澱粉(PLA TPS)を含めて提示した。実験は対象システムの各の反りと体積収縮を最小にするために,Autodesk Moldflowを射出成形シミュレーションソフトウェアを用いて行った。解析は,五つの重要なプロセスパラメータを変化させることにより行い,冷却材温度,充填時間,充填圧力,モールド温度と融液温度を含む。パラメータの相互作用効果を考察し,スプリアスシミュレーションを低減するために,田口のL(27)(35)直交配列をシミュレーションの設計のための効率的な方法として選択した。一方,人工ニューラルネットワーク(ANN)も処理条件を改変することによってパターン認識と最適化のために使用した。分散分析(A NOVA)とANN解析のTaguchi連成解析は二種の完全に異なる方法で各因子の最適レベルの定義をもたらした。結果によると,融解温度,冷却材温度と充填時間は収縮と反りに及ぼす有意な影響を有していた。収縮および/または反りの最小化のためのANN最適レベル選択は,A NOVA最適レベル選択の結果と良く一致した。PLA TPU化合物は研究した他の化合物と比較して,反りや収縮欠陥に対して最高の抵抗を示すことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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射出成形 

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