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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백대성 (성균관대학교) 남정수 (성균관대학교) 이상원 (성균관대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.31 No.11
발행연도
2014.11
수록면
1,031 - 1,040 (10page)

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In this paper, a new condition diagnosis algorithm for the lens injection molding process using various features extracted from cavity pressure, nozzle pressure and screw position signals is developed with the aid of probability neural network (PNN) method. A new feature extraction method is developed for identifying five (5), seven (7) and two (2) critical features from cavity pressure, nozzle pressure and screw position signals, respectively. The node energies extracted from cavity and nozzle pressure signals are also considered based on wavelet packet decomposition (WPD). The PNN method is introduced to build the condition diagnosis model by considering the extracted features and node energies. A series of the lens injection molding experiments are conducted to validate the model, and it is demonstrated that the proposed condition diagnosis model is useful with high diagnosis accuracy.
#Lens Injection Molding Process(렌즈 사출성형 공정) #Condition Diagnosis Algorithm(상태 진단 알고리즘) #Feature Extraction(특징요소 추출) #Node Energy(노드 에너지) #Probabilistic Neural Network(확률신경망)

목차

1. 서론
2. 사출성형 공정상태 진단 방법
3. 렌즈사출성형 실험
4. 렌즈사출성형 공정상태 진단
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Ko, B. / 2008 / Estimation of Process Parameters Using QFD and Neural Networks in Injection Molding / IE Interfaces 21(2):221~228 google schola 이시욱 / 2011 / 핸드폰 카메라용 플라스틱 렌즈 사출성형의 복굴절 해석 / 소성가공 20(1):54~59 dbpia Kwak, T. S. / 2011 / Application of Birefringence CAE in mould design of Injection molding optic lenses / Proc. of Spring Conference of KSMTE :467~468 google schola Ribeiro, B. / 2005 / Support Vector Machines for Quality Monitoring in a Plastic Injection Molding Process / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Par C: Applications and Reviews 35(3):401~410 google schola Zhu, J. / 2006 / Fuzzy Neural Network-based in-process Mixed Material-Caused Flash Prediction (FNN-IPMFP) in Injection Molding Operations / International Journal of Advanced Manufacturing Technology 29:308~316 google schola

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