Tag Archives: Applications

Fig. 1. Model of multi-valve

결함 제로에 도전: 알루미늄 밸브 바디 주조의 게이팅 시스템 최적화 시뮬레이션

Simulation and Casting Process of Aluminum Alloy Multi-Way Valve Body with Various Gating Systems 이 기술 요약은 [Li Rong 외 저자], [ARCHIVES of FOUNDRY ENGINEERING] ([2018])에 게재된 “[Simulation and Casting Process of Aluminum Alloy Multi-Way Valve Body with Various Gating Systems]” 논문을 기반으로 작성되었습니다. 키워드 Executive Summary 도전 과제: 이 연구가 HPDC 전문가에게 중요한 이유

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Figure 1 - SEM images of a zinc die cast sample surface (a) before and after immersion in a 0.5M sodium chloride solution for (b) 30 and (c) 60 minutes.

Special Aspects of Electrodeposition on Zinc Die Castings

아연 다이캐스팅 도금 불량의 숨겨진 원인: 표면 결함 해결을 위한 핵심 가이드 이 기술 요약은 Valeriia Reveko와 Per Møller가 저술하여 NASF SURFACE TECHNOLOGY WHITE PAPERS (2018)에 발표한 학술 논문 “Special Aspects of Electrodeposition on Zinc Die Castings”를 기반으로 합니다. CASTMAN이 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다. Keywords Executive Summary The Challenge: Why This Research Matters for

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Fig. 1. Proposed 2D Segmentation Approach.

알루미늄 합금 주조품의 단층 촬영 검사를 위한 합격 기준 수립

Establishment of Acceptance Criteria for Tomography Inspection of Aluminium Alloy Castings | 알루미늄 주조 품질 관리의 혁신: 2D X-ray의 한계를 넘어 3D CT 검사 시대로 이 기술 요약은 Abdel Rahman DAKAK 외 저자들이 [International Symposium on Digital Industrial Radiology and Computed Tomography – DIR2019]에 발표한 학술 논문 “[Establishment of Acceptance Criteria for Tomography Inspection of

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Figure 3. Temperature evolution during FSP processing

주조 알루미늄의 한계를 넘다: 마찰교반공정(FSP)을 통한 EN AW 5083 합금의 기계적 특성 극대화

Friction stir processing in multiple passes of cast aluminum alloy EN AW 5083 (AlMg4.5Mn0.7) 이 기술 요약은 L.-N. Boțilǎ, R. Cojocaru, V. Verbiţchi, C. Ciucă가 작성하여 WELDING & MATERIAL TESTING (2019)에 게재한 학술 논문 “Friction stir processing in multiple passes of cast aluminum alloy EN AW 5083 (AlMg4.5Mn0.7)”을 기반으로 합니다. 키워드 핵심 요약 도전 과제:

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Fig. 1. Simulation model of alloy crystallization in the temperature range 700-500 ° C, determined for alloys 1.1-1.3.

Al-Cu-Si 합금의 미세구조, 특성 및 가공성 분석

Analysis of the Microstructure, Properties and Machinability of Al-Cu-Si Alloys | Al-Cu-Si 합금의 기계적 특성 및 가공성 최적화: HPDC 엔지니어를 위한 최신 연구 분석 이 기술 요약은 [J. Kozana, M. Piękoś, M. Maj, A. Garbacz-Klempka*, P.L. Żak]이 작성하여 [ARCHIVES of FOUNDRY ENGINEERING] ([2020])에 발표한 학술 논문 “[Analysis of the Microstructure, Properties and Machinability of Al-Cu-Si

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Fig. 2. Overall sales of investment casting foundries in different countries (in million USD) [2]

라지코트 정밀 주조 클러스터의 5C 분석: 산업 설문조사

5 Cs of Investment Casting Foundries in Rajkot Cluster – An Industrial Survey | 인도 정밀 주조 클러스터 분석: 귀사의 주조 공장 벤치마킹을 위한 핵심 인사이트 이 기술 요약은 A.V. Sata와 N.R. Maheta가 작성하여 2021년 Archives of Foundry Engineering에 발표한 학술 논문 “5 Cs of Investment Casting Foundries in Rajkot Cluster – An Industrial Survey”를

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Figure 5. Contour plots of liquid solid transition phase Volume fraction and temperature profile at 15 seconds

Multiphysics CAE Simulations of Casting Process for the First Time Right Product Development

최초 성공 주조: 다중물리 CAE 시뮬레이션이 알루미늄 휠 개발을 혁신하는 방법 이 기술 요약은 Mir Mehdi Hussain, Ramanathan SV, Raj C Thiagarajan이 작성하여 2015년 COMSOL 컨퍼런스(푸네)에서 발표한 학술 논문 “Multiphysics CAE Simulations of Casting Process for the First Time Right Product Development”을 기반으로 합니다. CASTMAN의 기술 전문가들이 분석하고 요약했습니다. 키워드 핵심 요약 도전 과제: 이

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Fig. 1. Bottom pouring furnace.

V2O5 첨가로 알루미늄 부품의 내마모성을 극대화하는 방법: 새로운 인시투 복합재료 연구

Boosting Wear Resistance in Al-Si Alloys: A Breakthrough with V2O5 Particles in In-Situ Composites 이 기술 요약은 Amneesh Singla, Rajnish Garg, Yashvir Singh이 작성하여 Journal of the Chinese Society of Mechanical Engineers (2020)에 게재한 학술 논문 “Tribological Behaviour of Cast In-situ Al-Al2O3 Composite Developed by Stir Casting Using V2O5 Particles”를 기반으로 합니다. 키워드 Executive Summary

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Fig. 10 2.2-kW induction motor stator with frame

IE4급 모터의 심장: 고효율 구리 및 알루미늄 로터 다이캐스팅 기술 심층 분석

이 기술 요약은 Myeong Jin Ko, Sung-Ho Lee, Soon Sub Park가 작성하여 Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers (2021)에 게재한 학술 논문 “IE4-class 2.2-kW Induction Motor Design and Performance Evaluation”을 기반으로 합니다. 키워드 Executive Summary 도전 과제: 이 연구가 HPDC 전문가에게 중요한 이유 전 세계적으로 에너지 절약과 온실가스 감축을 위한 최소에너지성능표준(MEPS)이 강화되면서,

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Fig. 1. Types of ML models used foundry automation and quality control

금속 주조 산업의 머신러닝 적용 개요

주조 결함 예측의 혁신: 머신러닝이 HPDC 공정을 바꾸는 방법 이 기술 요약은 [Arch. Metall. Mater.] ([2024])에 게재된 [VISHAL B. BHAGWAT, DHANPAL A. KAMBLE, SANDEEP S. KORE]의 학술 논문 “[An Overview of Machine Learning Applications in Metal Casting Industries]”를 기반으로 합니다. 키워드 핵심 요약 도전 과제: 이 연구가 HPDC 전문가에게 중요한 이유 금속 주조 산업, 특히

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