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자료유형
학술저널
저자정보
Kuo Chung-Feng Jeffrey (Department of Polymer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology) Su Te-Li (Department of Polymer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology)
저널정보
한국섬유공학회 Fibers and Polymers Fibers and polymers 제7권 제4호
발행연도
2006.1
수록면
404 - 413 (10page)

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This study examines multiple quality optimization of the injection molding for Polyether Ether Ketone (PEEK). It also looks into the dimensional deviation and strength of screws that are reduced and improved for the molding quality, respectively. This study applies the Taguchi method to cut down on the number of experiments and combines grey relational analysis to determine the optimal processing parameters for multiple quality characteristics. The quality characteristics of this experiment are the screws' outer diameter, tensile strength and twisting strength. First, one should determine the processing parameters that may affect the injection molding with the $L_{18}(2^1{\times}3^7)$ orthogonal, including mold temperature, pre-plasticity amount, injection pressure, injection speed, screw speed, packing pressure, packing time and cooling time. Then, the grey relational analysis, whose response table and response graph indicate the optimum processing parameters for multiple quality characteristics, is applied to resolve this drawback. The Taguchi method only takes a single quality characteristic into consideration. Finally, a processing parameter prediction system is established by using the back-propagation neural network. The percentage errors all fall within 2%, between the predicted values and the target values. This reveals that the prediction system established in this study produces excellent results.
#Polyether ether ketone #Injection molding #Taguchi method #Grey relational analysis #Neural network

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