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Table 3-1 Solid solubility of elements in aluminum [2]

Al-Si-Cu 합금 미세조직 제어: 주조 품질을 한 단계 끌어올리는 핵심 변수 분석

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

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Figure 6. Aluminum spaceframe (Source: Paefgen 1994)

자동차 경량화 혁신의 열쇠: 가공 마그네슘의 잠재력

이 기술 요약은 L. Gaines, R. Cuenca, F. Stodolsky, S. Wu가 Argonne National Laboratory의 Center for Transportation Research에서 1996년에 발표한 학술 논문 “Analysis of the Potential for New Automotive Uses of Wrought Magnesium”을 기반으로 합니다. CASTMAN 전문가들이 Gemini, ChatGPT, Grok과 같은 LLM AI의 도움을 받아 자동차 엔지니어들을 위해 분석하고 요약했습니다. 키워드 요약 문제점: 자동차 전문가에게

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Figure 1.1: Gravity die mold [3].

주조 품질 향상: 수직 중력 주조가 수평 배열을 능가하는 이유

이 기술 요약은 Ong Chin Yee가 2012년 UTHM, Batu Pahat에서 발표한 학술 논문 “Analysis of Mechanical Properties and Microstructure of Multiple Die Cavity Products Produced in Vertical and Horizontal Arrangement by Gravity Die Casting”를 기반으로 작성되었습니다. CASTMAN 전문가들이 Gemini, ChatGPT, Grok과 같은 LLM AI를 활용하여 HPDC 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다. 키워드 요약 문제점: HPDC 전문가에게

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Fig. 4 – Optical micrographs of copper-coated basalt fiber reinforced composites. (a) 2.5 wt%, (b) 5 wt%, (c) 7.5 wt% and (d) 10 wt% fiber reinforcements.

구리 코팅: 알루미늄 복합재료 기계적 특성을 극적으로 향상시키는 방법

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

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Fig.1 – (a) The rotating furnace-sonication system; (b) Impeller with nitrogen degassing, (c) Shock tower.

회전 탈가스-초음파 기술로 HPDC 혁신: 기공 감소 및 품질 향상

이 기술 요약은 R. Haghayeghi가 La Metallurgia Italiana(2022)에 발표한 논문 “An investigation on effect of rotary degassing-ultrasonic method on high pressure die casting products”를 기반으로 작성되었습니다. CASTMAN 전문가들이 Gemini, ChatGPT, Grok과 같은 LLM AI의 도움을 받아 HPDC 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다. 키워드 요약 도전 과제: HPDC 전문가에게 왜 이 연구가 중요한가 Al-Si-Cu 합금의 기공은 자동차

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Figure 3: Residual Plots for Yield Strength of a FSW Joint in ANOVA

마찰 교반 용접(FSW) 강도 극대화: 이종 알루미늄 합금 접합을 위한 통계적 최적화

이 기술 브리핑은 Mohammed Yunus와 Mohammad S. Alsoufi가 작성하여 [IMPACT: International Journal of Research in Engineering & Technology (IMPACT: IJRET)] (2015)에 발표한 학술 논문 “[A STATISTICAL ANALYSIS OF JOINT STRENGTH OF DISSIMILAR ALUMINIUM ALLOYS FORMED BY FRICTION STIR WELDING USING TAGUCHI DESIGN APPROACH, ANOVA FOR THE OPTIMIZATION OF PROCESS PARAMETERS]”를 기반으로 합니다. 이 내용은 HPDC

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A REVIEW STUDY IN ENHANCING THE OPTIMISATION PROCESS FOR AA6351 ALLOY USING FSW TECHNIQUES - LITERATURE SURVEY

FSW 기법을 이용한 AA6351 합금의 최적화 공정 향상에 관한 검토 연구 – 문헌 조사

본 소개 논문은 “MATERIAL SCIENCE AND TECHNOLOGY”에 게재된 “A REVIEW STUDY IN ENHANCING THE OPTIMISATION PROCESS FOR AA6351 ALLOY USING FSW TECHNIQUES – LITERATURE SURVEY” 논문을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 마찰교반용접(Friction stir welding)은 작업물을 용융시키지 않고 두 개의 작업물을 접합하는 데 사용되는 최적의 공구를 사용하는 고체형 용접입니다. 열은 작업물과 공구 사이의 마찰에 의해

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Figure 1 - EZAC net shape insert molded crankshaft prototype for lawn trimmer

최신 아연 다이캐스팅 기술 동향

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

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Table 1- Coefficients of quadratic (i.e., +,- ) and linear (i.e., ./ - ) effects as well as the p-value of the quadratic effects of explanatory variables with negative +,- values in the logistic, probit, and cloglog models, where the best choice (i.e., maximizer) is calculated given by −./ -/0+,-.

다이캐스팅의 AI 기반 스마트 제조를 향하여

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

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Figure. 3 Comparing score of feature importance analysis results

다이캐스팅 공정의 불량 감소를 위한 요인 분석 및 예측

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

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