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    題名: 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
    作者: 洪嘉維;Jia-Wei Hong
    貢獻者: 機械工程研究所
    關鍵詞: 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;Injection Molding;Mechanical Property;Glass Fiber Reinforced Polyoxymethylene;Artificial Neural Network;Manufacturing Process Optimization
    日期: 2008-06-18
    上傳時間: 2009-09-21 12:01:16 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 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%)。 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.
    顯示於類別:[機械工程研究所] 博碩士論文

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