Tag Archives: 金型

Figure 1: Surface properties for all the ratios

グリーンサンド鋳型におけるケイ砂とベントナイトの組成が亜鉛合金鋳造品の特性に与える影響

鋳物の品質を左右する「鋳型」の科学:亜鉛合金の硬度と強度を最大化するベントナイトの最適比率とは? 本技術概要は、Zatil Alyani Mohd Amin氏らによって発表された学術論文「Properties of Zinc alloy cast product with different composition of Silica Sand and Bentonite in Green Sand Mould」に基づいています。ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)の専門家向けに、株式会社CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がダイカスト専門家にとって重要なのか 自動車産業や装飾品分野において、軽量化と高機能化の要求が高まる中、亜鉛合金は重要な役割を担っています。ダイカストや砂型鋳造など様々な製造法が存在しますが、特にグリーンサンド鋳造法は、低コストで砂を再利用できるため、多品種少量生産において依然として強力な選択肢です。 しかし、この方法には課題も伴います。鋳型の品質が最終製品の品質に直結するため、鋳肌の粗さ、内部欠陥、機械的強度のばらつきなどが常に問題となります。本研究は、グリーンサンドの主成分であるケイ砂とベントナイト(粘土)の配合比が、鋳造される亜鉛合金(Zn-3Al-2Mg)の物理的・機械的特性にどのような影響を及ぼすかを解明することを目的としています。この研究は、鋳型と溶湯の相互作用という鋳造の基本原理を深く探求しており、その知見はプロセスが異なるHPDCの専門家にとっても、品質向上へのヒントを与えてくれます。 アプローチ:研究方法の概要 本研究では、この課題を解明するために、体系的な実験が計画されました。 研究チームは、ケイ砂とベントナイトの比率を7段階に変化させたグリーンサンド鋳型を準備しました(Table 1参照)。ベントナイトの含有量は、5%から17%の範囲で設定され、水分量は全ての鋳型で一定に保たれました。 この鋳型に、Zn-3Al-2Mg(亜鉛-アルミニウム3%-マグネシウム2%)の三元合金を溶融して注入しました。鋳造後、得られた7種類のサンプルに対して、以下の評価を実施しました。 このアプローチにより、鋳型の組成という単一の変数が、最終製品の複数の品質指標にどのように影響するかを直接的に比較することが可能になりました。 発見:主要な研究結果とデータ 実験の結果、鋳型のベントナイト含有量が鋳造品の特性に顕著な影響を与えることが明らかになりました。 HPDCオペレーションへの実践的な示唆 この研究はグリーンサンド鋳造に関するものですが、その根本的な知見はHPDCの現場にも応用できます。 論文詳細 Properties of Zinc alloy cast product with different composition of Silica Sand and Bentonite in Green Sand

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Figure 2.3 Schematic of a low and high angle grain boundary and the angle of misorientation [8].

Properties of the nanocrystalline layers obtained by methods of severe plastic deformation in metals and alloys for biomedical applications

重度の塑性変形(SPD)技術が金属部品の耐食性と硬度をいかに向上させるか:最新研究の解説 本技術概要は、Konrad Skowron氏による学術論文「Properties of the nanocrystalline layers obtained by methods of severe plastic deformation in metals and alloys for biomedical applications」(2021年)に基づいています。HPDC専門家のために、CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 高性能な金属部品の寿命と信頼性は、その表面特性に大きく左右されます。特に、疲労破壊、摩耗、腐食といった劣化プロセスは、部品の表面から発生することがほとんどです(Introduction, p. 17)。従来、物理蒸着(PVD)や化学蒸着(CVD)のような表面コーティング技術が用いられてきましたが、基材との密着性に課題が残る場合があります。 これに対し、重度の塑性変形(SPD)を基盤とする表面改質技術は、部品自体に大きな塑性ひずみを加えて表層を自己的にナノ結晶化させるため、基材と一体化した強固な改質層を形成できるという利点があります(Introduction, p. 17)。この技術がもたらす微細構造の変化と、それが硬度や耐食性といった最終的な部品性能にどう影響するのかを理解することは、次世代の高性能部品開発において極めて重要です。 アプローチ:研究手法の解明 本研究では、生体医療用途で注目されるマグネシウム、チタン、316Lステンレス鋼を対象に、2つの代表的なSPD表面処理法を適用しました。 これらの処理によって形成されたナノ結晶層の内部構造、特に結晶格子欠陥の種類と分布を評価するため、本研究では陽電子消滅分光法(PAS)というユニークな分析手法が中心的に用いられました(Abstract, p. 7)。PASは、材料中の空孔(原子空孔)や転位といった微小な欠陥を非破壊で高感度に検出できるため、塑性変形によって導入された欠陥構造を詳細に解明するのに適しています。このほか、マイクロ硬度試験、X線回折(XRD)、電子後方散乱回折(EBSD)、電気化学的腐食試験などが組み合わせて用いられました。 ブレークスルー:主要な研究結果とデータ 本研究により、SPD処理が各種金属の表面特性に与える影響について、以下の重要な知見が得られました。 実践的な示唆:あなたのHPDCオペレーションへの応用 本研究は生体医療用金属を対象としていますが、その知見は、自動車、航空宇宙、エレクトロニクス分野など、高い表面耐久性が求められるダイカスト部品にも応用可能です。 論文詳細 Properties of the nanocrystalline layers obtained by methods of severe plastic deformation in metals and

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Figure 3 - Belt roll (Zinc) (source: Foehl, Germany)

Properties of Diecasting Alloys and a Comparison of Hot and Cold Chamber Processes for Magnesium Die Casting

マグネシウムダイカスト:ホットチャンバー vs. コールドチャンバー、あなたの用途に最適なプロセスは? 本技術概要は、Dr. Ing Norbert Erhard氏およびBob Tracy氏による論文「Properties of Diecasting Alloys and a Comparison of Hot and Cold Chamber Processes for Magnesium Die Casting」に基づいています。HPDC製品のリーディングメーカーである株式会社CASTMANの専門家が、ダイカスト専門家向けに要約・分析したものです。 キーワード エグゼクティブサマリー (本論文の核心をなす問題、アプローチ、そして最も重要な発見を3~4つの箇条書きで要約します。)- 課題: 自動車産業を中心に需要が拡大するマグネシウムダイカストにおいて、ホットチャンバーとコールドチャンバーのどちらのプロセスが特定の用途に対してコスト、品質、性能の面で最適なのかを判断すること。- 手法: 本論文では、機械サイズ、サイクルタイム、鋳造圧力、温度管理、金型設計、最終製品の特性など、多岐にわたる技術的パラメータにわたって、マグネシウムダイカストにおけるホットチャンバープロセスとコールドチャンバープロセスを包括的に比較・分析しています。- 重要な発見: ホットチャンバープロセスは、薄肉品(1.2mm未満)の鋳造において、より経済的で高品質な製品を製造するのに優れています。一方、コールドチャンバープロセスは、優れた機械的特性が求められる厚肉品や、より高い鋳造性が要求される場合に適しています。- 結論: 最適なプロセスの選択は、最終製品に要求される特性(肉厚、機械的強度、気孔率など)に大きく依存します。この比較は、ダイカストメーカーが情報に基づいた意思決定を行うための重要な指針となります。 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 亜鉛(Zn)、アルミニウム(Al)、マグネシウム(Mg)の消費量が世界的に増加する中、特に軽量なアルミニウムとマグネシウムは自動車産業で70%以上を占めるなど、その重要性を増しています。マグネシウムはアルミニウムより約50%も軽量であり、軽量化が求められるコンポーネントにとって非常に魅力的な材料です。 しかし、マグネシウムダイカストを成功させるには、単に材料を選ぶだけでは不十分です。ホットチャンバーとコールドチャンバーという2つの主要な製造プロセスが存在し、それぞれに明確な長所と短所があります。プロセスの選択を誤ると、サイクルタイムの悪化、品質のばらつき(特にガス気孔)、金型寿命の低下、そして最終的にはコストの増大につながる可能性があります。多くのエンジニアや製造管理者は、「我々の製品にとって、どちらのプロセスが本当に最適なのか?」という根本的な問いに直面しています。この論文は、その問いにデータに基づいた明確な答えを提供します。 アプローチ:方法論の解明 この研究は、実験室での単一の実験ではなく、長年の経験と実用データに基づいた包括的な比較分析を採用しています。研究者たちは、ホットチャンバーとコールドチャンバープロセスを以下の複数の側面から徹底的に比較しました。 この多角的なアプローチにより、両プロセスの技術的なトレードオフが明確に示されています。 発見:主要な結果とデータ 本論文は、両プロセスの優位性と劣位性を具体的なデータと共に明らかにしています。 あなたのHPDC業務への実践的示唆 この研究結果は、現場の製造プロセスを改善するための具体的なヒントを提供します。 論文詳細 [論文タイトル] 1. 概要: 2. 要旨: 本論文は、ダイカストで一般的に使用される亜鉛、アルミニウム、マグネシウム合金の物理的・機械的特性を概観し、特にマグネシウムダイカストにおけるホットチャンバープロセスとコールドチャンバープロセスの包括的な比較を行う。両プロセスの長所と短所を、機械サイズ、サイクルタイム、鋳造パラメータ、金型設計、最終製品の品質など、さまざまな観点から分析する。結論として、薄肉部品にはホットチャンバーが、厚肉で高い機械的特性が要求される部品にはコールドチャンバーが適していることを示し、ダイカストメーカーが用途に応じて最適なプロセスを選択するための指針を提供する。 3. 序論: 亜鉛(Zn)、アルミニウム(Al)、マグネシウム(Mg)合金の世界的な消費量は近年増加している。特にAlとMgの軽金属鋳物の70%は自動車産業で使用されている。AlはMgより約50%重く、ZnはMgの約4倍重い。しかし、特定の機械的特性が求められる用途では、それぞれの材料が好まれる。本稿では、これらの合金の特性を比較し、マグネシウムダイカストにおけるホットチャンバーとコールドチャンバーのプロセスを詳細に比較検討する。

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Figure 11. Casting produced by gray iron lost foam (left) and aluminum investment

Promoting Distance Learning in Metal Casting by Implementing Four Simulation Activities

鋳造エンジニアのための重要な発見:この画期的な研究は、シミュレーションが従来のハンズオントレーニングに代わり、収縮、ホットスポット、流動性といった複雑な鋳造コンセプトのより深い理解をいかに提供できるかを示しています。 この技術概要は、[Dr. Sam Ramrattan, Dr. Matthew Cavalli P.E.]によって執筆され、[American Society for Engineering Education (ASEE)]から年に発行された学術論文「[Promoting Distance Learning in Metal Casting by Implementing Four Simulation Activities]」に基づいています。HPDC専門家のために、CASTMANの専門家が要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:この研究がHPDC専門家にとって重要な理由 数十年にわたり、金属鋳造の教育はハンズオンの実験室体験に大きく依存してきました。。しかし、COVID-19パンデミックのような前例のない状況は、この伝統的なモデルに挑戦し、教育の継続性を脅かしました。。この問題は学術界に限ったことではありません。産業界は、ファウンドリ4.0の原則に沿って、デジタルツールに習熟した次世代のエンジニアを必要としています。。本研究は、シミュレーション技術を活用して理論と実践の間のギャップを埋めることにより、この差し迫ったニーズに対応します。これはパンデミック中の必要性から生まれた解決策ですが、将来の工学教育と労働力育成に広範な影響を及ぼします。 アプローチ:方法論の解明 この研究では、従来の金属鋳造コース(EDMM 3520)を8週間の遠隔学習形式に転換しました。。ハンズオンの実験室を代替するために、研究者たちは学生が段階的に概念を構築できるように、4つのシミュレーション活動を慎重に設計しました。彼らは、学生が標準的なノートPCでアクセス可能な、合理化された5段階のプロセス(モデルのインポート、部品の選択、コンポーネントの作成、プロセスの設定、シミュレーションの実行)を使用する鋳造シミュレーションソフトウェアを選択しました。。このアプローチは、従来のコースの実践的な側面を模倣するだけでなく、業界でますます普及しているツールを使用して、学生が現実世界の鋳造問題を解決する力を与えました。。 ブレークスルー:主要な発見とデータ この研究は、4つの対象を絞った活動を通じて、シミュレーションベースの学習の有効性を体系的に実証しました。 HPDC製品への実践的な示唆 この学術研究は、現実の製造環境に直接的な影響を与えます。 論文詳細 [論文名] Promoting Distance Learning in Metal Casting by Implementing Four Simulation Activities 1. 概要: 2. 要旨: 金属鋳造業界には、北米で30未満の認定鋳造教育財団(FEF)の大学/カレッジしかありません。このため、質の高い教育プログラムを支援し、維持することが重要です。過去35年間、金属鋳造シミュレーションツールは、主に研究開発において学界と提携してきました。同時に、金属鋳造業界は、シミュレーションが主要な役割を果たす製造へのデジタルアプローチを採用しています。教育機関は、学部レベルで凝固およびシミュレーション技術を取り入れる必要があります。凝固シミュレーションは、遠隔学習を介した入門工学コースで、学生の金属鋳造概念の理解を支援する効果的なツールとなり得るでしょうか?著者らは、実際のシミュレーション問題(鋳物のホットスポット検出、鋳物の表面積対体積の問題、様々な鋳造合金の流動性、設計最適化、歩留まり計算)を含む一連のモジュールの使用を拡大することを調査しました。流動および凝固シミュレーション活動の実施は、COVID-19パンデミックが工学コースの従来の対面およびハンズオン学習活動を禁止したときに、金属鋳造入門コースで探求されました。参加者は、2020年夏学期中のウェスタンミシガン大学の2年生/3年生レベルの工学学生18人でした。鋳造流動および凝固予測分析は、コースに先立ってゲート設計が実験的に評価された実際の鋳造試験から検証されました。有効性の研究は、凝固シミュレーション活動の前後のコース課題および試験スコアの評価を比較した後に報告されました。コース評価の最後に、遠隔学習凝固シミュレーション体験に関する学生からのフィードバックが求められました。シミュレーション活動が説明され、出力分析が提供されました。この経験は、遠隔教育における効率的で効果的な教育ツールとしてのシミュレーションの役割についての洞察を伝えました。結果は、どのプラットフォームでも金属鋳造入門を教える際のシミュレーションソフトウェアツールの採用と実施を支持しました。 3. 序論: 金属鋳造入門コースは、何十年もの間同じ方法で教えられてきました。このコースの前提条件は、材料科学(冶金学、流体力学、熱力学)の理解を必要とします。。最終的に、コースの実験室部分は、成形、溶解、充填の側面を実証するために使用され、産業安全も忘れられていませんでした。場合によっては、鋳造シミュレーションソフトウェアが提示または実演されますが、その技術は金属鋳造入門の教育学の中心ではありません。鋳造シミュレーション技術は、凝固、ライザー、ゲート設計を含むより高度なコースのためにしばしば予約されています。。本稿の著者らはこの考えを支持し、主題の適切な理解のために理論と実践の両方を提供する金属鋳造カリキュラムを奨励しています。2020年、COVID-19の発生は、社会に前例のない課題と運営上の混乱をもたらしました。鋳造業界は、訓練/教育を受けた労働力に関する不足に対処し、金属鋳造教育を改善するためにギアを切り替える必要があります。パンデミックは、教育においてスマートで回復力のある戦略が必要とされる私たちの世界を変えました。

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PRODUCTION OF SINGLE CYLINDER ENGINE COMPONENTS THROUGH HIGH PRESSURE DIE CASTING IN SEDI ENUGU.

PRODUCTION OF SINGLE CYLINDER ENGINE COMPONENTS THROUGH HIGH PRESSURE DIE CASTING IN SEDI ENUGU

理論から生産まで:エンジン部品向け高圧ダイカストの実践的ガイド 本技術概要は、Nwonye E.I.、Ilochonwu C.E.、Nwajagu C.O.が執筆し、TMS(The Minerals, Metals & Materials Society)のLight Metals 2013(2013年)に掲載された学術論文「PRODUCTION OF SINGLE CYLINDER ENGINE COMPONENTS THROUGH HIGH PRESSURE DIE CASTING IN SEDI ENUGU」に基づいています。この内容は、CASTMANの専門家がHPDC(高圧ダイカスト)の専門家向けに要約・分析したものです。 キーワード 要旨 (Executive Summary) 課題:この研究がHPDC専門家にとって重要な理由 多くの開発途上国において、単気筒エンジンは日常生活を支える原動力であり、交通手段や発電を担っています。論文の「序論」で述べられているように、これらのエンジン部品に対する絶え間ない需要は大量の輸入につながり、国家のGDPに負担をかけています。 エンジニアや製造業者にとって、これは挑戦であると同時に機会でもあります。挑戦とは、輸入品と競争できる高品質で信頼性の高い部品を生産可能な現地製造基盤を確立することです。機会とは、この巨大な市場を獲得し、雇用を創出し、自国の技術成長を促進することにあります。本研究は、この目標を達成するための鍵となる技術として高圧ダイカスト(HPDC)の活用を探ることで、この問題に正面から取り組んでいます。 アプローチ:方法論の分析 現地生産の実現可能性を証明するため、研究者たちはエヌグの科学機器開発研究所(SEDI-E)で実施された全製造ワークフローを記録しました。論文は、複雑な形状、優れた表面品質、高い寸法一貫性を持つ部品を生産する能力から、砂型鋳造のような他の方法よりもHPDCが選ばれた理由を体系的に概説しています(Ref. [1])。 論文で詳述されている方法論は以下の通りです。 画期的な成果:主要な発見とデータ この論文は、単一の実験結果というよりも、成功した実施事例を包括的に示す研究に近いです。主要な発見は、同様の部品を生産しようとするすべての施設にとって実践的なガイドとなります。 HPDC製品への実践的示唆 この論文は特定の国の状況に焦点を当てていますが、その発見は世界中のHPDCオペレーションに普遍的な洞察を提供します。 論文詳細 PRODUCTION OF SINGLE CYLINDER ENGINE COMPONENTS THROUGH HIGH PRESSURE DIE CASTING IN SEDI ENUGU.

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Figure 4. Cold Chamber Process (Groover, 2007)

Process and Tool Design for the High Integrity Die Casting of Aluminum and Magnesium Alloys

高整合性ダイカストにおけるプロセス・金型設計:アルミニウム・マグネシウム合金の鋳造欠陥を克服する 本テクニカルブリーフは、Varun Nandakumar氏が2014年にオハイオ州立大学大学院に提出した修士論文「Process and Tool Design for the High Integrity Die Casting of Aluminum and Magnesium Alloys」に基づいています。ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)の専門家のために、CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 自動車業界では、燃費向上と排出ガス規制の強化という大きな流れの中で、車体の軽量化が最重要課題の一つとなっています。このため、従来の鉄鋼部品をアルミニウムやマグネシウムといった軽量合金に置き換える動きが加速しています。しかし、これらの軽量合金を構造部品に適用する際、製造プロセスが大きな壁となります。 特に、高い生産性を誇るHPDCは、そのプロセス特性上、溶融金属が高速で金型キャビティに射出されるため、空気の巻き込みや、アルミニウム溶湯に溶け込んだ水素ガスに起因する鋳巣(ポロシティ)の発生が避けられませんでした(Figure 11)。これらの内部欠陥は、部品の機械的特性(特に伸び)を著しく低下させ、熱処理時に「膨れ」を引き起こす原因となるため、HPDC製の部品はこれまで、高い強度や延性が求められる安全・構造部品への採用が見送られてきました。 本研究は、この根本的な課題に正面から取り組み、「どうすれば従来のHPDCプロセスで、構造部品に求められる高い品質(高整合性)を達成できるか」という問いに答えることを目指しています。 アプローチ:研究手法の解明 本研究では、高整合性鋳造を実現するために、鋳巣の2大要因である「溶存水素」と「巻き込み空気」をそれぞれターゲットとした、包括的なアプローチを採用しました。 ブレークスルー:主要な研究結果とデータ 本研究により、高整合性ダイカスト部品の製造に向けた、具体的かつ実践的な知見が得られました。 HPDC製品への実践的な示唆 本研究の成果は、理論に留まらず、実際の製造現場に直接応用できる多くのヒントを提供します。 論文詳細 Process and Tool Design for the High Integrity Die Casting of Aluminum and Magnesium Alloys 1. 概要: 2. 要旨: 現代の自動車における高効率化と低排出ガス化の要求は、従来の鉄鋼部品をアルミニウムやマグネシウムのような軽合金に置き換える大きな需要を生み出しています。これらの多くは構造的な荷重を受ける部品です。通常、これは従来のハイプレッシャーダイカスト(HPDC)のようなプロセスが、固有の空気および水素巻き込み問題のために参入できないことを意味していました。しかし、従来プロセスの品質管理を全体的に向上させることで、構造用途に使用可能な高整合性部品を製造することが可能です。本論文では、アルミニウムおよびマグネシウム合金用の高整合性鋳造品を製造可能にするために、従来のHPDCプロセスを改善するいくつかの手法を記述し、テストします。高品質な溶湯を得るための手法が研究され、ロータリー脱ガス装置が同様のアルミニウム合金の2つの実験試行に使用されます。同様に、既存の設備に真空を統合する手法が研究され、チルブロックを備えた真空アシストシステムの金型部分が完全に設計されます。チルブロックの設計は、統合システム工学研究室で利用可能なMAGMAおよびANSYSシミュレーションツールを使用してゼロから行われます。設計パラメータの変更効果を理解するために実験計画が完了します。最後に、最適な設計が3D CADソフトウェアで完成され、その後、自社で製造されます。 3. 緒言: ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)は、溶融金属を精密に加工された鋼鉄の金型に射出し、凝固が完了するまで圧力を維持するプロセスです。このプロセスは「原材料から完成品までの最短距離」と呼ばれてきました。HPDCを他の鋳造プロセスと区別する主な要因は、射出される金属の圧力と速度です(Figure

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Figure 2. Alternator resonance frequency characterization test setup

Prevention of the Fracture Problem Occurring in Automotive Alternator Heatsink Blocks Using Artificial Intelligence

AIで自動車部品の破壊を未然に防ぐ:オルタネーターヒートシンクの振動疲労問題への新アプローチ このテクニカルブリーフは、Dinçer Kökden氏らによる学術論文「Prevention of the Fracture Problem Occurring in Automotive Alternator Heatsink Blocks Using Artificial Intelligence」に基づいています。この論文は、2024年にApplied Sciences誌に掲載されたものです。高圧ダイカスト(HPDC)の専門家であるCASTMANが、業界のプロフェッショナルのためにその内容を要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDCの専門家にとって重要なのか 自動車のオルタネーターは、エンジンの機械的エネルギーを電気エネルギーに変換する際に大量の熱を発生させます。この熱を効率的に放散するために、表面積を最大化した薄肉のヒートシンクが不可欠です(Ref. [1-3])。これらのヒートシンクは、多くの場合、複雑な形状を持つ鋳造品であり、その性能は車両の信頼性に直結します。 しかし、これらの部品は車両の寿命を通じて常に激しい振動にさらされます。特に、部品の固有振動数(共振周波数)がエンジンの振動数と一致すると、振幅が急激に増大し、疲労亀裂が発生・進展し、最終的には部品の破壊に至ります(Ref. [5])。本研究で取り上げられたオルタネーターヒートシンクでは、振動試験中にボルト締結部で破壊が発生しました。 この問題は、開発プロセスの後期段階で発覚することが多く、手戻りによる設計変更や金型修正は、開発期間の延長とコスト増大の大きな原因となります。この「試験しては壊れ、設計し直す」という従来型のサイクルから脱却し、設計の初期段階で動的な性能を予測・最適化する手法が強く求められていました。 アプローチ:研究手法の解明 この課題を解決するため、研究チームはFigure 1に示される体系的なアプローチを取りました。 ブレークスルー:主要な発見とデータ 本研究により、AIを活用して設計を最適化するアプローチの有効性が明確に示されました。 HPDC製品への実践的な示唆 この研究成果は、学術的な興味にとどまらず、実際のHPDC製品の設計・製造現場に直接的な価値をもたらします。 論文詳細 Prevention of the Fracture Problem Occurring in Automotive Alternator Heatsink Blocks Using Artificial Intelligence 1. 概要: 2. Abstract: 本研究では、人工ニューラルネットワークを用いて、自動車用オルタネーターヒートシンクの振動疲労試験における破壊防止について調査した。オルタネーターヒートシンクのような自動車部品は、その寿命を通じて高い周期の振動疲労荷重にさらされ、疲労亀裂の形成と伝播、そして最終的な部品の故障につながる可能性がある。本研究では、形状や荷重条件を含むヒートシンクの共振周波数に影響を与える基本パラメータを特定した。データ駆動型の意思決定は、人工知能アプローチを用いて予測と決定のためのデータを分析する高度な予測的洞察を提供する。振動疲労試験における共振周波数を予測するために、効率的な人工ニューラルネットワークモデルが定義された。人工ニューラルネットワークがパラメータと共振周波数の間の関数関係を確立するために訓練された一方で、回帰分析を用いてヒートシンクの共振周波数を検出する予測モデルが開発された。提案されたアプローチは、自動車用オルタネーターヒートシンクの振動疲労試験における破壊問題を防止するための包括的なフレームワークを提供し、最終的にこれらの重要部品の信頼性の高い設計と性能に貢献することを目指す。人工ニューラルネットワークアプローチは、新しい固有振動数の予測において高い分類精度を達成し、回帰モデルも正確な予測を行うことができた。本研究の結果は、オルタネーター部品の振動試験のような動的試験の前に発生する可能性のある破損問題を防止する上で、設計とシミュレーションに費やす時間を大幅に短縮できることを示した。 3. Introduction: 車両におけるオルタネーターの性能と信頼性は、効果的な熱管理戦略に大きく依存している(Ref.

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Graph 1.3 Result chart.

プロトタイプ製造の最適解:アルミブラケット開発におけるコスト、時間、品質の徹底比較

この技術概要は、Piyush Shukla氏によって執筆され、International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR)に掲載された学術論文「Process Selection on the Basis of Time Cost and Quality for Development Components of Aluminium Bracket」(2024年)に基づいています。HPDC(ハイプレッシャーダイカスト)の専門家のために、株式会社CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 製品開発において、特に量産用の金型を製作する前の段階で、設計の妥当性や組立性を確認するための試作品は不可欠です。しかし、アルミニウム部品のプロトタイプを製造するプロセス選択は、これまで明確な基準がありませんでした(Abstract)。多くのエンジニアは、設計プロセスの最終段階で製造方法を検討しますが、最適なアプローチは設計の初期段階から製造上の懸念を考慮に入れることです。これにより、製造が容易でコスト効率の高い設計が実現します(1.1 DEVELOPMENT PROCESS SELECTION)。 特に、自動車部品のようなコンポーネントでは、フィット感や機能テストのために最低でも10個程度の試作品が必要になるケースが多くあります。この「試運転数量(commissioning quantity)」に対して、従来の3Dプリンティングや切削加工は、コストが高すぎるか、あるいは最終製品の材料特性と乖離するという課題を抱えていました。本研究は、このギャップを埋めるための最適なプロセスを特定することを目的としています。 アプローチ:研究手法の解明 この課題を解決するため、研究者たちはアルミニウム製オルタネーターブラケットを対象に、3つの異なる製造プロセスを実用的に比較検証しました。 これらのプロセスでそれぞれ10ペア(20個)のブラケットを製造し、製造に要した総時間、総コスト、そして完成品の寸法精度(CMM測定)と材料特性(硬度、機械的性質)を詳細に比較分析しました。 重要な発見:主要な結果とデータ 本研究から得られた比較結果は、プロトタイプ製造のプロセス選択において非常に明確な指針を示しています。 HPDC製品への実用的な示唆 この研究結果は、実際の製造現場、特に製品開発の初期段階において、具体的かつ実践的なメリットをもたらします。 論文詳細 Process Selection on the Basis of Time Cost and Quality for Development Components of Aluminium Bracket

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Fig. 7. Example of typical injection mold for automotive industry holding geometry for mirrored parts (left and right side of the vehicle)

金型製造における専門家主導のプロジェクト推定プロセスを支援するためのニューラルネットワークベースモデル

この紹介論文は、「[Strojniški vestnik – Journal of Mechanical Engineering]」によって発行された論文「[Neural Network-Based Model for Supporting the Expert Driven Project Estimation Process in Mold Manufacturing]」に基づいています。 1. 概要: 2. 抄録: 成功する金型製造業を運営するための重要な活動の1つは、プロジェクトの推定です。推定プロセスは、通常、高度に熟練した社内の専門家によって処理される初期のプロジェクト活動です。推定プロセスに影響を与える最も重要なパラメータの1つは、金型を製造するための製造時間(VMH)の量です。本稿では、人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルのサポートを使用して製造時間量の推定問題に対処し、それを専門家主導のプロジェクト推定プロセスに組み込む方法を提案します。ANN推定のヒストグラムに基づいて、VMHの望ましくない過小評価の割合を推定し、導入された安全係数によって減少させることができます。開発されたモデルベースの推定により、専門家は容易に入手可能な入力データを使用してプロジェクト推定を改善することができます。 3. 緒言: 金型製作産業はプロジェクト主導であり、個々の生産プロセスの特性に対処する必要があります。プロジェクト管理における主要なリスク源の1つは、プロジェクトコスト、需要、およびその他の影響の不正確な予測です[1]。金型生産プロセスでは、初期のプロジェクト推定段階で不確実性を最小限に抑えることが重要です。この推定段階は、一般的に専門家の偏見に敏感な人間による専門家主導の活動です。この偏見は、推定者が過信している場合にはプロジェクトリソースの過小評価につながり、推定者がプロジェクトのすべての側面を適切にカバーできるという十分な自信がない場合にはプロジェクトリソースの過大評価につながる可能性があり、どちらのシナリオも将来のビジネスに悪影響を及ぼします。推定者の主要な能力は、プロジェクト推定を成功させるために、すべての重要な情報を適切に収集および評価することです。金型製作業界では、通常、すべてのオファーの10%未満しか注文につながらないため、推定活動に費やす時間を最小限に抑える必要があるという矛盾があります[2]-[4]。金型製造業における現在の推定は、依然として直感的な方法に大きく依存しており、これは主観的であり、信頼性と再現性の問題を起こしやすいです。 本稿では、支援された専門家主動のプロジェクト推定プロセスの開発により、これらの問題に対処します。製造時間量(VMH)は、プロジェクト推定における最も重要な情報の一つであり、最終的なプロジェクトコストの大部分を反映し、プロジェクトスケジュールを最も大きく左右します。研究目的は、金型生産におけるVMHの推定を改善するために、人工ニューラルネットワーク(ANN)でサポートされた専門家主動のプロジェクト推定プロセスを開発することです。さらに、本稿では、既存の専門家主動の推定プロセス内でのこの支援モデルの適切な位置付けの問題にも取り組みます。 4. 研究の概要: 研究テーマの背景: 金型製造におけるプロジェクト推定は、事業の成功に不可欠な初期段階の活動です。多くの場合、経験豊富な社内専門家によって実行されますが、時間的制約の下での精度要求と、直感的アプローチに固有の主観性という課題に直面しています。製造時間量(VMH)は、主要なコスト要因であり、スケジュール決定要因です。不正確なVMH推定は、経済的損失や競争力のない入札につながる可能性があります。 先行研究の状況: 直感的、類推的、パラメトリック、分析的など、様々な推定方法が存在し、それぞれ異なるプロジェクト段階とデータ可用性に適しています(Fig. 1)。既存の研究の多くは、製品の幾何学的特性と価格/コストを結びつけるモデルに焦点を当てており、市場の影響を見落としがちです[9]-[12]。一部のアプローチでは単一の推定モデルが使用されていますが、本稿ではハイブリッドアプローチを提案しています。文献(Table 1)はコスト推定に重点が置かれていることを示しており、ANNは金型の複雑さとコストについて検討されています。本研究は、専門家主導のフレームワーク内でANNモデルを支援ツールとして統合し、直感的アプローチとデータ駆動型アプローチの長所を組み合わせることを目的としています。 研究の目的: 本研究の主な目的は、金型生産における製造時間量(VMH)の推定を改善するために、ANNでサポートされた専門家主導のプロジェクト推定プロセスを開発することです。副次的な目的は、専門家主導の推定ワークフロー全体の中で、このような支援モデルの適切な配置と統合を決定することです。 中核研究: 本研究の中核は、VMH推定のためのANNベースモデルの開発と検証です。このモデルは、体系的で専門家主導のプロジェクト推定プロセス(Fig. 3)に統合され、意思決定支援ツールとして機能するように設計されています。このプロセスは、入力データ検索(IDR)、概念設計と製品製造可能性検証(CDPMV)、リソース推定フェーズ(REP)– ここでANNモデルがVMH推定を支援 – および経済計算フェーズ(ECP)で構成されます。VMHは、金型のすべての部品(P)および操作(OP)に対する総加工時間(t_m)、ローディング時間(t_l)、アンローディング時間(t_u)の合計として定義され、式(1)で表されます。VMH = Σ_P Σ_OP (t_m + t_l + t_u) (1)本研究では、ANNの入力変数選択、アーキテクチャ、トレーニング、検証、および推定の不確実性に対処するための提案された安全係数アプローチについて詳述しています。 5.

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Figure 4 Use Case Diagram

データ駆動型予防保全:ダイカストマシンのダウンタイムを53%削減し、信頼性を最大129%向上させる方法

本テクニカルブリーフは、[Tri Pujadi氏ら]が執筆し、[Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management] ([2021年])で発表された学術論文「[Preventive Maintenance Modeling on Die Casting Machines with Information Systems]」に基づいています。ダイカスト製造の専門家であるCASTMANが、業界のプロフェッショナル向けにその要点を解説します。 キーワード エグゼクティブサマリー (多忙な専門家向けに、研究の核心を30秒で理解できるようにまとめました。) 課題:なぜこの研究がダイカスト専門家にとって重要なのか 製造業、特にダイカスト業界において、生産目標の達成は最優先事項です。しかし、その裏で「生産スケジュールがタイトである」ことを理由に、本来行うべき設備のメンテナンスが後回しにされている現場は少なくありません。本研究の対象となった企業も同様の課題を抱えており、コンポーネントの交換は、機械が突然故障した時にのみ行われる「事後保全」が常態化していました(Introductionより)。 このアプローチは、予期せぬ長時間のダウンタイムを引き起こし、生産計画を大きく狂わせます。特に、クランクケースやシリンダーコンプといった重要部品を生産するダイカストマシンが停止した場合、その影響は甚大です。この研究は、多くの製造現場が直面するこの根深い問題を解決するため、データに基づいた科学的なアプローチで予防保全の最適化を目指したものです。 アプローチ:研究手法の解明 研究チームは、この問題を解決するために、定量的アプローチを採用しました。その手順は以下の通りです(Methodologyより)。 この体系的なアプローチにより、勘や経験に頼るのではなく、実際のデータに基づいて最も効果的なメンテナンス計画を立案することが可能になります。 発見:主要な研究結果とデータ 分析の結果、ダイカストプロセスにおける生産性向上のための具体的な数値が明らかになりました。 ダイカスト製品製造への実践的な示唆 この研究結果は、理論上の数値にとどまらず、実際のダイカスト製造現場に直接的なメリットをもたらします。 論文詳細 Preventive Maintenance Modeling on Die Casting Machines with Information Systems 1. 概要: 2. Abstract: From the results of observations

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