본 소개 자료는 “[CHINA PLASTICS]”에서 발행한 논문 “[Design of Two-stage Side Core-pulling Injection Mold for Special-shaped Parts with Four Sides and Six Undercuts]”을 기반으로 작성되었습니다. 1. 개요: 2. 초록 (Abstract): 금형 설계 시 지지 쉘(supporting shell)의 네 면 모두에 있는 넓은 영역의 언더컷 문제를 해결하기 위해, 이형 방향에 따라 모든 측면 영역을 6개의 슬라이더 S₁~S₆로
본 기술 요약은 Jelena Pavlovic-Krstic의 박사학위 논문 “Impact of casting parameters and chemical composition on the solidification behaviour of Al-Si-Cu hypoeutectic alloy” (2010, 오토폰게리케 마그데부르크 대학교)를 기반으로 합니다. CASTMAN이 AI의 도움을 받아 기술 전문가를 위해 분석 및 요약했습니다. 키워드 핵심 요약 바쁜 전문가들을 위한 30초 요약입니다. 과제: 이 연구가 HPDC 전문가에게 왜 중요한가? 자동차 및
이 기술 요약은 S. Ezhil Vannan과 S. Paul Vizhian이 2013년 International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT)에 발표한 학술 논문 “Development And Characterization Of Copper-Coated Basalt Fiber Reinforced Aluminium Alloy Composites”를 기반으로 합니다. 이 자료는 고압 다이캐스팅(HPDC) 전문가를 위해 CASTMAN이 AI의 지원을 받아 분석하고 요약했습니다. 키워드 핵심 요약 도전 과제: 왜 이 연구가 HPDC
본 기술 요약은 Bagherian, E-R., Fan, Y., Cooper, M., Frame, B., & Abdolvand, A.가 Metallurgical Research and Technology(2016)에 발표한 학술 논문 “Effect of water flow rate, casting speed, alloying elements and pull distance on tensile strength, elongation percentage and microstructure of continuous cast copper alloys”를 기반으로 합니다. 이 내용은 고압 다이캐스팅(HPDC) 전문가를 위해 CASTMAN이 AI의
본 기술 요약은 Jeong, M., Yun, J., Park, Y., Lee, S.B. 및 Gyftakis, K.가 IEEE에서 2017년에 발표한 학술 논문 “Quality Assurance Testing for Screening Defective Aluminum Die-cast Rotors of Squirrel Cage Induction Machines”를 기반으로 합니다. 이 내용은 AI의 지원을 받아 CASTMAN의 HPDC 전문가를 위해 분석 및 요약되었습니다. 키워드 주요 키워드: 알루미늄 다이캐스팅 로터 테스팅 보조 키워드: 로터
본 소개 자료는 “IOP Publishing”에서 발행한 “Undercut feature recognition for core and cavity generation” 논문을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 코어와 캐비티는 사출 금형에서 최종 제품의 품질이 주로 좌우되는 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 업계에서는 수년간의 경험과 기술을 바탕으로 금형 설계자들이 일반적으로 상용 CAD 소프트웨어를 사용하여 코어와 캐비티를 설계하며, 이는 시간이 많이 소요됩니다. 본
EZAC®과 HF 합금: 고온 성능과 초박육 주조의 한계를 넘어서다 이 기술 브리핑은 R. Winter와 F. E. Goodwin이 2013년 북미다이캐스팅협회(NADCA)에서 발표한 논문 “Recent Zinc Die Casting Developments”를 기반으로 합니다. HPDC(고압 다이캐스팅) 전문가를 위해 CASTMAN의 전문가들이 요약 및 분석하였습니다. 키워드 Executive Summary 도전 과제: 왜 이 연구가 HPDC 전문가에게 중요한가 아연 다이캐스팅은 정밀하고 복잡한 형상의 부품을 높은
AI로 다이캐스팅 불량률 잡기: 통계 분석과 머신러닝, 어느 것이 더 효과적일까? 이 기술 브리핑은 F. Liu 외 저자들이 2018년 NADCA Transactions에 발표한 논문 “TOWARDS AN AI-Driven Smart Manufacturing of Diecastings”를 기반으로 합니다. 다이캐스팅 전문가를 위해 CASTMAN의 기술팀이 핵심 내용을 요약하고 분석했습니다. 키워드 Executive Summary 도전 과제: 왜 이 연구가 다이캐스팅 전문가에게 중요한가? 다이캐스팅 공정은 수십
머신러닝 의사결정트리를 활용한 HDD 부품의 표면 기공 불량 예측 및 핵심 공정 인자 규명 이 기술 브리핑은 Pavee Siriruk과 Titiwetaya Yaikratok이 작성하여 2022년 국제 산업공학 및 운영 관리 컨퍼런스(Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management)에 발표한 학술 논문 “Factors Analysis and Prediction in Die-casting Process for Defects Reduction”을 기반으로 합니다. 다이캐스팅
생산 리드타임 75% 단축, 비용 25% 절감: 린 제조 원칙으로 달성하는 다이캐스팅 공정 혁신 이 기술 브리핑은 Sumit Kumar Singh, Deepak Kumar, Tarun Gupta가 작성하여 IOSR Journal of Engineering (2014)에 발표한 학술 논문 “Elimination of Wastes In Die Casting Industry By Lean Manufacturing: A Case Study”를 기반으로 합니다. 이 자료는 다이캐스팅(HPDC) 전문가들을 위해 CASTMAN의 전문가들이