Tag Archives: Review

Fig. 1: Traces 9 years of development of the processes.

주조 결함의 종말: 차세대 알루미미늄 고압 다이캐스팅 공정이 제조업을 혁신하는 방법

이 기술 요약은 M. Thirugnanam이 저술하여 2013년 제61회 인도 주조 회의(INDIAN FOUNDRY CONGRESS) 회보에 게재된 “Modern High Pressure Die-casting Processes for Aluminium Castings” 논문을 기반으로 합니다. 이 내용은 CASTMAN이 AI의 도움을 받아 기술 전문가들을 위해 분석하고 요약한 것입니다. 키워드 핵심 요약 바쁜 전문가들을 위한 30초 개요입니다. 과제: 이 연구가 HPDC 전문가에게 왜 중요한가 전통적인 고압

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Figure 1 – BMW X5 Shock tower cast by Albany Chicago in Aural-2 alloy.

성능의 잠재력 해제: 최신 구조용 다이캐스팅 합금 심층 분석

이 기술 리뷰는 Martin Hartlieb이 작성하여 Die Casting Engineer (2013년 5월)에 발표한 학술 논문 “Aluminum Alloys for Structural Die Casting”을 기반으로 합니다. CASTMAN의 기술 전문가들이 AI의 도움을 받아 이 논문을 분석하고 요약했습니다. 1. 개요 2. 초록 자동차 및 기타 산업 분야에서 사용되는 크고 복잡하며 고성능을 요구하는 구조용 다이캐스팅 부품에 대한 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한

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Fig. 6. Analyze of the cavities filling with Flow3D software

알루미늄 HPDC에서 기공 결함 줄이기: 주요 원인과 실용적인 해결책

이 기술 요약은 SC CIE Matronca SA, 루마니아에서 발행된 Ference Peti와 Lucian Grama의 학술 논문 “ANALYZE OF THE POSSIBLE CAUSES OF POROSITY TYPE DEFECTS IN ALUMINIUM HIGH PRESSURE DIECAST PARTS”를 기반으로 작성되었습니다. CASTMAN 전문가들이 Gemini, ChatGPT, Grok과 같은 LLM AI의 도움을 받아 HPDC 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다. 키워드 요약 문제점: HPDC 전문가에게 이 연구가 중요한

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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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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 Example of (a) porosity in the end ring of an Al die cast rotor; and measurement of rotor weight (b) before and (c) after die-casting to estimate the porosity level

눈에 보이지 않는 결함까지: 숨겨진 기공을 찾아내는 혁신적인 알루미늄 다이캐스팅 로터 테스팅

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

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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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