본 요약문의 내용은 “Athens Journal of Sciences”에서 출판된 “[Quality Testing in Aluminum Die-Casting – A Novel Approach Using Acoustic Data in Neural Networks]” 논문을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록 (Abstract): 알루미늄 다이캐스팅의 품질 관리에는 다양한 공정이 사용됩니다. 예를 들어, 부품의 밀도를 측정하거나, X선 이미지 또는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 분석합니다. 모든 일반적인 공정은 실용적으로
![Figure 1 Vision of material circularity and manufacturingsustainability (modified, based on [1])](https://castman.co.kr/wp-content/uploads/image-2324-570x342.webp)
본 소개 자료는 “The 75th World Foundry Congress”에서 발표된 논문 “Integrated Computational Materials Engineering and Artificial Intelligence for Sustainable Casting Industry”를 기반으로 작성되었습니다. 1. 개요: 2. 초록: 전 세계 금속 주조 산업은 탄소 감축 및 탄소 중립과 관련된 막대한 지속 가능성 및 규제 문제에 직면해 있습니다. 통합 계산 재료 공학(Integrated Computational Materials Engineering, ICME) 기술과
본 소개 논문은 “La Metallurgia Italiana”에서 발행한 “[Influence of Mg and Ti on both eutectic solidification and modifying efficiency in Sr-modified Al-7Si cast alloys]” 논문을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 마그네슘(Mg)과 티타늄(Ti)은 상용 A356 합금에 항상 존재하는 주요 합금 원소이며, 스트론튬(Sr)은 공정 조직의 양호한 개질을 달성하기 위해 일반적으로 첨가됩니다. 대부분의 연구는 상용 A356 합금에서
![Figure 6. Sample images of parts produced by compound (a–c) and hybrid casting (d); (a,b) AlSi7Mg0.3 LPDC subsize front axle carrier frame demonstrator with integrated EN AW-6060 extrusion, general (a) and detail view (b); (c) AlSi9Cu3 HPDC e-motor housing demonstrator with integrated aluminum tubes as cooling channels, cast by ae group AG, Gerstungen, Germany; (d) aerospace secondary structure hybrid bracket combining a CFRP and an aluminum HPDC component [131] (all images by Fraunhofer IFAM).](https://castman.co.kr/wp-content/uploads/image-603-570x342.webp)
본 소개 자료는 [‘Metals’]에 게재된 [‘Advances in Metal Casting Technology: A Review of State of the Art, Challenges and Trends—Part II: Technologies New and Revived’] 논문을 기반으로 작성 되었습니다. 1. 개요: 2. 연구 배경: 연구 주제 배경: 본 논문은 ‘Advances in Metal Casting Technology’ 특별호의 두 번째 파트이며, 2022년 11월에 발행된 첫 번째 파트의 후속편입니다.
본 소개 논문은 “Jönköping University, School of Engineering, Dissertation Series No. 084″에서 발행한 “The Effect of Microstructural Features, Defects and Surface Quality on the Fatigue Performance in Al-Si-Mg Cast Alloys” 논문을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 지구 온난화로 인해 산업계는 이산화탄소(CO2) 배출을 줄이기 위해 더 가벼운 부품을 제조해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 이를 달성하기
본 소개 문서는 “[MDPI]”에서 출판한 논문 “[Automated Defect Detection through Flaw Grading in Non-Destructive Testing Digital X-ray Radiography]”를 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 공정 자동화는 특화된 기술과 장비를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 개선하며, 이를 통해 더 높은 제조 효율성, 생산성 향상 및 비용 절감을 이냅니다. 알루미늄 다이캐스팅 산업은 제조 분야에서 공정 자동화 솔루션 구현을
본 소개 논문은 “[IMPROVING PRODUCTION EFFICIENCY AND QUALITY IN AN ALUMINUM PROCESSING COMPANY THROUGH LEAN PRACTICES]” 제목으로 “[Innovative Mechanical Engineering]”에서 발행한 논문을 기반으로 작성되었습니다. 1. 개요: 2. 초록: 본 논문은 알루미늄 주조 회사인 MTC “니살”의 생산 효율성과 품질을 개선하기 위한 린 방법론의 적용을 분석합니다. 이 회사는 알루미늄 및 알루미늄 합금의 제조, 정제 및 성형을 전문으로
이 소개 자료는 “[IEOM Society International]”에서 발행한 논문 “[Improving Die-Casting Part Classification using Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Networks]”을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 제품 품질은 오늘날 제조 공정에서 회사의 경쟁 우위와 소비자 요구 사항을 결정하는 중요한 요소입니다. 문제는 기존의 기술과 품질 관리 방법이 현재 환경에서 덜 효과적이게 되면서 첨단 기술에 대한 수요가
이 소개 자료는 “[Metals]”에 게재된 논문 “[Casting Microstructure Inspection Using Computer Vision: Dendrite Spacing in Aluminum Alloys]”를 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 본 논문은 컨볼루션 신경망(CNNs)을 이용한 2차 덴드라이트 수지상 간격(SDAS) 측정을 연구합니다. 산업적으로 수용 가능한 예측 정확도를 가진 SDAS 예측용 딥러닝(DL) 모델 구축을 목표로 했습니다. 모델은 고압 다이캐스팅 합금 EN AC 46000 AlSi9Cu3(Fe),
![Figure 5: Comparison of real cast part and simulation results regarding cold shuts [2]](https://castman.co.kr/wp-content/uploads/Figure_5_Comparison_of_real_cast_part_and_simulation_results_regarding_cold_shuts_2-570x342.webp)
본 소개 자료는 [NADCA]에서 발행한 [“알루미늄 고압 다이캐스팅에서 공정 변수와 품질 특성 간의 상관관계”] 논문의 연구 내용입니다. 1. 개요: 2. 초록 알루미늄 고압 다이캐스팅은 가장 생산적인 제조 공정 중 하나입니다. 부품의 복잡성이 증가하고 품질 요구 사항이 높아지고 있습니다. 고압 다이캐스팅의 과제는 수많은 품질 영향 공정 변수에도 불구하고 높은 품질 표준을 달성하는 것입니다. 모든 품질 영향
