短玻璃纖維強化聚縮醛射出成型條件最佳化與機械性質之研究

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洪嘉維(Jia-Wei Hong) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

短玻璃纖維強化聚縮醛射出成型條件最佳化與機械性質之研究
(Optimizing Injection Molding Conditions and Mechanical Properties of Glass Fiber Reinforced Polyoxymethylene)

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摘要(中)

本研究以添加15wt.%玻璃纖維的強化聚縮醛(POM/15wt.%GF)工程塑膠為對象，探討其射出成型製品之準靜態拉伸性質、磨耗性質及衝擊性質等三項，首先利用田口實驗設計配合變異數分析法及類神經網路法，針對單一品質特性進行製程最佳化分析，其次，利用田口方法結合主成份分析及類神經網路分別來進行多重品質特性考量下之最佳化製程條件預測，並比較兩方法預測結果之差異。
重要研究結果如下：在單一品質特性的考量下，準靜態拉伸性質的最大抗拉強度之最佳成型條件為充填時間1.5 s、熔膠溫度200℃、模具溫度60℃及保壓壓力55 MPa；而對其影響最為顯著的製程條件為熔膠溫度(貢獻度達81.37%)。而在同時考量到抗拉強度、摩擦係數及衝擊吸收能量等多重品質特性下，其最佳化製程條件為充填時間1 s、熔膠溫度200℃、模具溫度75℃及保壓壓力55 MPa；而對其影響最為顯著的製程條件為熔膠溫度(貢獻度達42.9%)。

摘要(英)

This study investigates the influence of injection molding process parameters on the tensile properties, wear properties and impact toughness of 15wt.% Glass Fiber Reinforced Polyoxymethylene (POM/15wt.%GF). The author combined the Taguchi experimental design, analysis of variance (ANOVA) and artificial neural network to optimize the manufacturing process. Then, the Taguchi experimental design, principal component analysis (PCA) and Artificial Neural Network were utilized to evaluate a comprehensive index for multi-response cases.
The results of Taguchi experiment design and ANOVA showed that the optimum manufacturing parameters was filling time 1.5 s, melting temperature 200℃, mold temperature 60℃ and packing pressure 55 MPa for tensile properties. Melting temperature was the most significant parameter among them. When we consider the multi-response of tensile strength, friction coefficient and impact absorb energy, the analytical results of Taguchi experiment design and PCA showed that the optimum manufacturing parameters was filling time 1 s, melting temperature 200℃,mold temperature 75℃ and packing pressure 55 MPa. Also, melting temperature was the most significant parameter.

關鍵字(中)

★ 類神經網路
★ 射出成型
★ 玻璃纖維強化聚縮醛
★ 機械性質
★ 製程最佳化

關鍵字(英)

★ Injection Molding
★ Mechanical Property
★ Glass Fiber Reinforced Polyoxymethylene
★ Artificial Neural Network
★ Manufacturing Process Optimization

論文目次

摘要.... i
ABSTRACT. ii
誌謝.... iii
總目錄... iv
圖目錄... vi
表目錄... ix
符號說明. xi
第一章前言....... 1
1-1研究動機與目的. 1
1-2論文架構....... 3
1-3文獻回顧....... 3
1-3-1 POM材料的相關研究.... 3
1-3-2田口實驗設計在製程最佳化之應用. 6
1-3-3類神經網路在製程最佳化之應用... 9
1-3-4主成分分析法在製程最佳化之應用. 10
第二章理論說明... 14
2-1 射出成型理論.. 14
2-2 田口實驗設計法 15
2-2-1品質損失函數. 16
2-2-2訊號/雜音比.. 17
2-2-3直交表....... 18
2-3 變異數分析(ANOVA)...... 19
2-4 最佳製程條件之驗證..... 21
2-5 類神經網路介紹 22
2-5-1生物神經網路. 22
2-5-2類神經網路數學模式.... 23
2-5-3倒傳遞類神經網路...... 24
2-5-4類神經網路架構與演算方法....... 24
2-5-5轉移函數..... 25
2-6 主成份分析法.. 26
第三章研究方法... 35
3-1實驗材料和試片準備...... 35
3-2模具設計....... 35
3-3射出成型參數設計........ 36
3-4實驗項目....... 37
3-4-1準靜態拉伸試驗........ 37
3-4-2磨耗試驗..... 37
3-4-3衝擊試驗..... 38
3-5最佳化製程分析. 38
3-6破斷面觀察..... 39
第四章結果與討論. 54
4-1單一品質特性最佳化:S/N比分析..... 54
4-1-1拉伸性質之製程最佳化分析與驗證. 54
4-1-2衝擊性質之製程最佳化分析與驗證. 56
4-1-3磨耗性質之製程最佳化分析與驗證. 56
4-2單一品質特性最佳化:類神經網路與田口方法之比較...... 58
4-2-1類神經網路預測拉伸製程最佳化... 58
4-2-2類神經網路預測衝擊製程最佳化... 59
4-2-3類神經網路預測磨耗製程最佳化... 59
4-3多重品質特性最佳化:S/N比配合主成分分析.... 60
4-3-1抗拉強度、衝擊吸收能量、摩擦係數之多重品質特性最佳化....... 60
4-3-2多重品質特性最佳化驗證 60
4-4多重品質特性最佳化:類神經網路和S/N比配合主成分分析. 60
第五章結論與未來研究方向.. 99
5-1結論.. 100
5-2未來研究方向... 101
參考文獻. 103

參考文獻

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指導教授

黃俊仁(Jiun-ren Hwang)

審核日期

2008-6-29

推文