KR101938969B1 - 형상과 무게 및 강도가 정해진 공극을 가진 사출성형물의 사출조건을 찾기위한 2차 수학모델을 이용한 서출성형 조건의 탐색방법 및 그 방법을 이용한 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은 형상과 무게 및 강도가 정해진 공극을 가진 레진 또는 플라스틱 사출물을 성형하는 성형 조건을 경험이 없거나, 경험이 적은 기술자도 최소한의 사출실험과 사출물의 물성측정을 통하여 사출조건을 찾아내는 것을 가능하게 한다.
본 발명은 사출시 사용하는 입력조건을 설정하고 출력조건을 설정하면, 최초에는 입력 조건 전체 영역을 적절한 크기로 나누어 사출실험 조건을 만들어 낸다. 이렇게 만들어진 실험조건 대로 사출을 실시하고, 실시된 사출성형의 결과물로부터 사출물의 공극률과 표준편차를 측정하고 이를 입력 조건과 함께 표를 완성한다.
완성된 표로부터 각 입력조건별로 2차의 다중회귀분석 모델을 만든다.
이렇게 각 입력 조건별로 만들어진 모델 식을 이용하여 사출성형물의 물성을 만족하는 최적의 사출조건을 각 입력 조건별로 찾아낸다.
상기 각각의 최적 조건별로 사출성형을 한 후 다시 사출성형물의 물성을 측정하여 상기 2차의 다중회귀분석 모델과 그 결과를 측정함으로써 모델의 정확성을 증명하는 한편 최적의 성형 조건을 찾아낼 수 있다.
그러나, 최적을 조건을 찾지 못하는 경우 성형물의 물성측정 결과를 다시 반영하여 상기 2차의 다중회귀분석 모델을 수정하고 다시 최적의 결과를 예측하고 사출성형을 통하여 결과물의 물성을 다시 측정하고 비교하는 과정을 반복한다.
대분의 경우 2차 내지 3차 실험에서 최적의 조건을 찾는 것은 어려운 일이 아니다. 만약 그 이상의 실험에도 결과를 찾지 못하는 경우는 사출성형기의 입력조건에 따른 사출 동작이 안정적이지 못하고, 설정이 변화되는 경우가 많았다. 실험 도중 가스의 압력저하로 설정 압을 유지하지 못하거나, 레진의 물성이 변하거나 하는 등의 문제가 있는 경우였다. 사출 성형과정에서 사출 조건을 잘 유지하는지 확인하는 과정도 역시 중요하다.

Description

형상과 무게 및 강도가 정해진 공극을 가진 사출성형물의 사출조건을 찾기위한 2차 수학모델을 이용한 서출성형 조건의 탐색방법 및 그 방법을 이용한 컴퓨터 프로그램{The Optimization method for Finding Injection Foam Molding Input Condition and The computer Program of the Optimization method for Finding Injection Foam Molding Input Condition}

본 발명은 사출성형물 내부에 공극을 가지는 폼 사출성형물을 제작하기위한 조건을 수학적모델과 실험을 이용하여 보다 빠르게, 보다 과학적으로 찾는 방법에 관한 기술이다. 적용 가능한 기술 분야로는 일반 압출, 사출 성형, 폼 압출, 폼 사출 성형, plastic master batch 생산 공정 등의 압출 사출 전 분야에 적용 가능하다.

사출성형에 있어서 사출 조건은 CAE에 의해 몰딩 시뮬레이션에 의하여 설정되고, 실제몰딩은 몰딩 단계에서 측정된 부하압력을 측정하여 실제 주형 프로파일을 획득한다. 상기 획득된 실제 주형프로파일을 CAE에 입력하여 이 입력된 프로파일을 따라 CAE이 사출을 하게되는 것이다. 그러나, 상기 선행기술에는 실제 주형 프로파일을 어떻게 찾을지에 관한 방법의 제시가 없었다.

또다른 선행기술로는 플라스틱 사출 성형 제조 변수의 최적화 방법에 의하여 제조변수를 찾았으나, 이러한 값들이 실제 사출성형결과와 차이가 크기 때문에 이러한 방법으로 사출성형 파라메타를 조정하는 것이 불가능하였으나, 기본적인 최적화 순서를 반복하여 최적화하고 단계적으로 공정변수들을 최적화하는 방법으로 실제와 최적화 방법에 의한 오차를 줄이고자 하였다.

미국공개특허공보 US2002/0188375 중국공개특허공보 CN103914581 A

본 발명은 일반적인 사출성형은 가스를 공급하지 않고 사출하기 때문에 내부가 꽉 찬 고형물이다. 그러나 본 발명의 대상이 되는 사출성형은 사출성형 시에 사출에 사용되는 레진 또는 플라스틱과 함께 가스를 공급함으로써 사출성형물 내부에 공극을 형성하여 사출물의 무게 대비 강도를 증가시키는 사출성형에 관한 것이다. 일반 사출성형의 경우에도 공정 변수가 많아 본 발명의 사출성형 실험계획법을 사용할 수 있을 것이나, 본 발명은 사출시 재료와 함께 가스를 함께 공급하는 폼 사출성형과 같이 복잡하고 다양한 입력에 의하여 출력이 결정되는 경우에 보다 쉽게 결과물의 최적조건을 찾을 수 있도록 하는 방법이다.

본 발명과 같이 레진 또는 플라스틱과 함께 가스를 공급하는 사출성형의 경우 가스공급량, 가스공급압력 및 가스 배출구조 등에 따라 사출성형물의 단위 부피당 공극의 크기와 개수 등이 다르게 변하기 때문에 완성된 사출성형물의 무게와 강도를 설계자가 원하는 값으로 만들어 내는 일은 경험이 없는 사람들에게는 거의 불가능한 일이며, 경험이 많다 하여도 쉽게 찾아낼 수 없는 문제가 있었다.

사출에 사용되는 입력조건 등을 살펴보면,

재료로 사용되는 다양한 플라스틱: Polypropylene, Polyethylen, HDPE, LDPE, Polyvinyl chloride, Polystyrene, Acrylonitrile butadiene styrene, Polylactic acid, polymethyl methacrylate 등이 사용되며, 기핵제(사출물의 투명도향상용 첨가제)와 첨가물: azodicarbonamide, calcium carbonate, calcium stearate, magnesium silicate, sodium benzoate, stearic acid, silica products, talc, and zinc stearate, nano clay, carbon nanofibers, single walled carbon nanotubes 등이 사용되며, 발포성첨가물의 종류 및 첨가량: CO2, N2, Co2 와 N2의 혼합, n-butane, water 등이 있으며, 이외에도 사출결과물에 영향을 주는 조건으로는 공정온도(Processing Temp.), 공정압력(processing pressure)과 압력의 저하율(Pressure drop rate), Mold opening(사출성형중 몰드를 살짝 열어서 공정 제어하는 것) 유무와 몰드다이의 형상, 게이트의 형상, 사출 속도 등이 입력변수로써 사출결과물에 영향을 줄 수 있다.

또한, 사출성형된 결과물은 그 형상도 물론 중요하지만, 사출결과물이 가지는 물리적 화학적 특성도 중한 것이어서, 사출결과물의 주요 물성으로 측정되고 생산과정에서 관리되어야 하는 특성을 살펴보면, 공극률, 공극의 균일한 분포, 비강도, 비경도, 공극평균크기, 생산물의 치수 공차, 수축율, 표면 마모특성(내마모성) 등 사출에 의해 성형된 성형물이 꼭 만족해야하는 물성이 출력 값이 될 수 있다.

본 발명에서 주로 예를 들고 있는 폼 사출성형은 가스와 재료가 동시에 공급되며 성형물을 만드는 폼 사출성형의 경우 경험자에 의한 시행 착오법을 주로 사용하고 있어 경험이 많은 기술자가 없으면 원하는 무게와 강도를 가진 사출성형물을 얻기 위하여 많은 시행착오를 격어야 하는 문제가 있다.

그러나, 이러한 경험적인 시행 착오법에 의해서도 최적의 값을 찾는 것은 불가능하고 단지 유사한 정도의 결과를 얻는 것에 만족해 왔다. 이러한 이유는 서로의 물성에 다른 영향을 주는 다수의 변수들을 동시에 최적화하여야 하기 때문이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원하는 특성을 가지는 플라스틱 사출물을 성형하는 서출성형 조건을 최적화하는 탐색 방법에 있어서,

사출 입력조건을 설정하고 출력조건 및 원하는 특성을 이용하여 목적 함수를 설정하는 단계(S1); 및

상기 설정된 입력조건으로부터 출력조건을 만족하는 사출조건을 찾기 위한 사출실험을 하기 위한 최소의 사출실험 조건을 생성하는 단계(S2); 상기 최소의 실험조건은 사출장비의 최소 변경가능 설정 값과 최대 변경범위를 고려하여 하나의 입력 조건 당 최소 3개의 실험조건을 설정할 수 있도록 사용자가 설정할 수 있는 것을 특징으로 하며,

상기 사출실험 조건들에 따라 사출을 실시하는 단계(S3); 및

상기 사출된 사출 성형물의 사출샘플을 채취하고, 상기 출력조건에 해당하는 출력값을 상기 사출샘플로부터 측정하는 단계(S4); 및

상기 사출실험 조건 별로 측정된 출력값을 상기 입력조건과 함께 도표화하여 입력하고 사출실험 조건과 출력 값의 상관관계를 판단하는 단계(S5); 및

상기 측정 결과와 상관관계를 다중회귀분석을 통하여 입력조건과 출력 조건사이의 2차 수학모델식을 만드는 단계(S6); 및

상기 S6 단계에서 만들어진 2차 수학모델식을 이용하여 상기 목적 함수를 만족하는 최적조건을 계산하는 단계(S7); 및

상기 계산된 최적조건을 이용하여 다시 사출 조건을 설정하여 사출을 실시하고 사출된 사출물에 대하여 상기 S4단계를 실시하는 단계(S8); 및

상기 S6 단계에서 결과가 목적함수의 만족하는 경우 사출실험을 완료하는 단계(S9);

를 포함하는 것을 특징으로 하는 원하는 출력값 특성을 가지는 플라스틱 사출물을 성형하는 서출성형 조건을 최적화하는 탐색 방법

또한, 상기의 서출성형 조건을 최적화하는 탐색 방법을 컴퓨터에서 실행할 수 있는 코드로부터 생성된 실행파일 또한 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

본 발명은 폼 사출성형의 입력조건을 범위로 나누어 적절한 수의 실험조건을 생성하고 생성된 실험조건에 따른 실험결과를 이용하여 다중회귀분석을 통하여 2차의 회귀식을 입력조건별로 만들어 제공하고, 각 조건에서의 최적 실험조건을 다시 생성하여 이를 사출 성형하여 검증하고, 상기 단계를 반복하는 과정에서 실제의 실험결과에 가장 가까운 2차의 회귀식을 구할 수 있어, 경험이 없거나 적은 사출기술자도 최소한의 시행착오를 거처 원하는 결과를 얻을 수 있는 방법을 제공한다.

도 1은 본 발명의 입력변수의 개수 설정화면
도 2은 본 발명의 입력변수의 범위 설정화면
도 3은 본 발명의 출력 값의 범위 설정화면
도 4는 본 발명의 공극률과 공극률의 표준편차를 측정하기위한 측정자
도 5는 본 발명의 입력조건에 따른 초기 실험조건 생성 화면
도 6은 본 발명의 입력조건에 따라 생성된 실험조건 표
도 7은 본 발명의 입력조건에 따른 실험결과도 포함한 표
도 8은 본 발명의 최종 결과로써 찾아진 최적 조건화면

본 발명은 사출성형을 위한 입력조건과 출력조건과의 상관관계가 명확히 밝혀진 바가 없으며, 사출에 사용하는 플라스틱과 레진의 종류와 물성이 다양하기 때문에 입력조건 조차 정확히 알지 못하고 사출성형 조건을 찾는 경우가 산업현장에는 많다. 또한, 동일한 사출성형 장치라 할지라도 사용 환경에 따라 사출압력, 사출시 설정온도와의 차이, 설치장소에 따른 온도차 등의 차이에 의한 입력조건과 출력조건의 불확실성 때문에 실험에 의하지 아니하고, 사출성형조건을 시뮬레이션 프로그램 등을 이용하여 찾아내는 것을 거의 불가능하다. 몇 가지 시뮬레이션 프로그램들이 존재하지만 결국에는 실제 사출을 통하여 이러한 결과가 맞는지 확인과정이 필수이며, 대부분의 경우 시뮬레이션 결과와 일치하는 경우는 드물고, 시뮬레이션 결과에서 제시된 사출성형 조건에서부터 다시 시행착오를 거쳐 사출조건을 찾아야하는 문제가 있다. 본 발명의 자세한 설명에 앞서 본 발명에 사용된 용어를 명확히 설명하고자 한다.

I.S.(Injecton Speed): 사출시 사출재료를 공급하는 속도

S.D.(Standard Deviation): 사출 성형된 사출물의 처음, 중간, 끝의 3 부분에서 일정한 크기의 샘플을 잘라내어 측정한 공극률의 분포를 나타내는 표준 편차, 이 값이 클수록 공극의 편차가 크기 때문에 사출성형이 잘되었다고 볼 수 없다. 따라서. S.D. 값은 사출물의 품질 지표 중 하나라 볼 수 있다.

V.F.(Void Fraction)): 성형물의 공극률

N2 contents(w%) : 전체 사출성형 재료에서 차지하는 질소의 중량 %

GAS (w%) : 레진을 포함한 전체 질량에서 가스가 차지하는 중량%

일반적인 사출에 사용되는 입력조건 등을 살펴보면,

재료로 사용되는 다양한 플라스틱의 종류에 따른 사출물성의 차이( Polypropylene, Polyethylen, HDPE, LDPE, Polyvinyl chloride, Polystyrene, Acrylonitrile butadiene styrene, Polylactic acid, polymethyl methacrylate)가 있고,

기핵제첨가물( azodicarbonamide, calcium carbonate, calcium stearate, magnesium silicate, sodium benzoate, stearic acid, silica products, talc, and zinc stearate, nano clay, carbon nanofibers, single walled carbon nanotubes)의 첨가량에 따른 사출 특성의 차이가 있고,

발포성첨가물(CO2, N2, Co2 와 N2의 혼합, n-butane, water)의 종류 및 첨가량에 따른 사출 특성의 차이가 있고,

상기 외에도 사출결과물에 영향을 주는 조건으로는 공정온도(Processing Temp.), 공정압력(processing pressure)과 압력의 저하율(Pressure drop rate), Mold opening(사출성형중 몰드를 살짝 열어서 공정 제어하는 것) 유무와 몰드 다이의 형상, 게이트의 형상, 사출 속도 등이 입력변수로써 사출결과물에 영향을 줄 수 있다. 따라서 상기의 조건들 중 어느 하나이상이 본 발명의 입력변수로 사용될 수 있는 입력변수이다.

또한, 사출성형된 결과물은 그 형상도 물론 중요하지만, 사출결과물이 가지는 물리적 화학적 특성도 중한 것이어서, 사출 결과물의 주요 물성으로 측정되고 생산과정에서 관리되어야하는 특성을 살펴보면, 공극률, 공극의 균일한 분포, 비강도, 비경도, 공극평균크기, 생산물의 치수 공차, 수축율, 표면 마모특성(내마모성) 등 사출에 의해 성형된 성형물이 꼭 만족해야하는 물성이 출력 값이 될 수 있다. 따라서 상기 사출 결과물의 공극률, 공극의 균일한 분포, 비강도, 비경도, 공극평균크기, 생산물의 치수 공차, 수축율, 표면 마모특성(내마모성) 등 중 어느하나 이상이 본 발명의 출력변수가 될 수 있다.

본 발명에서는 하나의 예로써 폼 사출 성형 방법에 관한 사용 예를 보여주고 있으며, 이는 하나의 예시 일뿐 본 발명의 사용범위나 본 발명의 권리가 예로서 한정되는 것은 아니다.

본 발명에서 예시로 사용된 error는 예상 실험 결과로써 예측한 공극률과 실제 사출 결과물을 측정한 공극률과의 차이다. 따라서 error 값이 크게 나오면 수학적 모델링이 맞지 않기 때문에 예측과 결과가 다르다는 것이어서 수학적 모델이 틀렸다는 의미로 해석될 수 있다.

본 발명에서 예시로든 폼 사출성형 조건을 찾는 과정을 간단히 서술하면, 사출시 사용하는 입력조건을 상기 입력 예 중의 어느 하나이상을 선택하여 범위를 설정하고 상기 예시의 출력조건 중 어느 하나 이상을 선택하여 설정한다.

주어진 조건에 맞게 입력조건의 범위와 입력조건의 개수에 따라 최소한의 사출실험조건이 생성된다. 상기 사출실험조건의 생성은 사용자가 입력한 입력조건의 범위를 사용자가 정한 수로 나누는 방법 또는 3 또는 4와 같은 정해진 수치일 수 있다. 이렇게 생성된 사출실험 조건대로 실제 사출을 실시하고, 상기 실시된 사출성형의 결과물(도4)로부터 측정해야하는 사출물의 출력값을 실측한다. 본 발명은 예로써 사출물의 공극률과 표준편차를 측정하고 이를 입력 조건표(도 6)과 함께 표(도 7)를 완성하였다.

상기 완성된 표(도 7)로부터 각 입력조건별로 2차의 다중회귀분석 모델을 만든다. 2차의 다중회귀분석 모델을 만들어 사용자가 만족하는 사출성형물의 출력 특성을 만족하는 최적의 사출조건을 여러 입력 조건별로 찾아본다.

찾아진 여러 입력 조건별 최적 사출조건으로 실제 사출성형을 한 후 다시 사출성형물의 출력 물성값을 측정하여, 상기 2차의 다중회귀분석 모델과 그 결과를 비교함으로써 모델의 정확성을 증명하는 한편 최적의 성형 조건을 찾아내는 과정을 수행한다.

그러나, 상기의 실험과 비교에도 불구하고 사출성형 최적을 조건을 찾지 못하는 경우 성형물의 물성측정 결과를 도 7의 표에 추가 반영하여, 상기 2차의 다중회귀분석 모델을 수정하고, 다시 최적의 결과를 예측하고, 사출성형을 통하여 결과물의 물성을 다시 측정하고 비교하는 과정을 반복한다. 이러한 반복을 통해 전체 범위가 아닌 최적 값 주위에서 좀 더 정확한 다중회귀분석 모델 식을 생성하고, local 범위에서 더욱 정확한 예측을 수행 할 수 있다.

실제 전체 범위에서의 실험 결과를 2차식으로 예측하는 것은 거의 어렵고 1차 실험을 통해서는 전체적인 범위에서 최적값의 대략적인 조건을 찾는 것이고 2, 3차의 반복을 통해 local 한 범위에서 좀 더 정확하게 입력 조건을 예측하고자 한다. 이러한 과정에서 여러 입력조건 중에 출력 값에 영향을 많이 주는 입력조건 그룹을 찾아낼 수 있고, 상대적으로든 절대적으로든 출력 값에 영향을 적게 주는 입력조건을 찾아낼 수 있다.

이러한 값을 수학적 모델 식에 반영할 수 있도록 목적함수에 가중치를 적용할 수 있도록 하였다. 이 가중치의 적용은 다른 조건이 동일한 경우에 하나의 입력조건만을 변화시키는 경우에 쉽게 찾아낼 수 있으므로, 많은 경험이 없는 기술자도 쉽사리 적용할 수 있고, 이렇게 함으로써 목적함수가 보다 실제 실험을 잘 반영할 수 있기 때문에 사출성형조건을 수학적인 모델만으로 찾는 경우보다 더 쉽게 찾아낼 수 있다.

본 발명에서 예로든 폼 사출성형의 수학적 모델을 찾는 과정을 좀더 자세히 설명하면 다음과 같다. 기본적으로 본 발명에서는 넓은 입력조건을 설정, 실험하고, 수학적 모델을 만들어 입력조건의 설정 범위를 줄여 출력조건을 만족하는 최적의 입력조건을 찾아가는 방법으로 사출성형조건을 한번은 실험으로 한번을 수학적모델로 사출결과물과 수학적모델링을 오가면서 좀 더 세밀한 사출조건을 설정하여 실험을 수행하고 다시 모델을 만드는 것을 반복한다. 즉, 원하는 조건과 관련된 입출력을 정의하여, 최소한의 실험을 통해 결과를 통하여 결과를 예측할 수 있는 수학적 모델을 만들고, 이 수학적모델을 이용하여 목표하는 결과치를 만족하는지 목적함수로써 확인하여 최적화된 사출조건을 찾아 이를 다시 실험하고, 상기 수학모델과 비교하여 수학모델을 수정하고, 이를 다시 목적함수로 확인하여 실험하는 과정을 원하는 사출결과물을 얻을 때까지 반복한다.

상기 사출조건을 찾기 위한 수학적 모델은 ANOVA(Analysis of Variance, 분산분석)와 Second-order polynomial regressions(2차 다중회귀 분석)를 사용한다. 여기서 ANOVA 모델은 입력변수가 출력 값에 미치는 영향을 실험적으로 찾아내는 방법으로, 분산분석 자체는 두 개 이상의 집단 간의 평균을 비교함으로써 집단들 간의 평균의 차이에 의한 통계적 유의성을 검증하는 방법이다. 본 발명에서는 예시로써 수학적 모델된 사출성형의 공극의 평균의 표준편차와 실제 사출성형된 사출물의 공극의 표준편차를 비교함으로써 수학적모델과 사출된 실제결과와의 통계적 유의성을 검증함으로써 수학적모델이 유효한지를 검증하는 방법으로 사용되었다. Second-order polynomial regressions는 입력과 출력을 1차 또는 2차의 상관관계로 나타내는 방법으로, 사출성형에 관한 많은 수학적 모델을 사용한 결과 폼 사출성형의 경우 2차의 다중회귀분석 모델이 가장 최적의 모델임을 찾아냈다.

따라서 본 발명은 예시로써 아래와 같은 2차 다중회귀 모델을 사용한다. 매번 실제 사출성형 후에 예시로든 공극률과 공극률의 표준편차를 측정하여 입력 조건 값과 실제 사출성형결과 값의 상호 관계를 2차 다중회귀분석을 통하여 수학모델을 찾아낸다.

2차 다중회귀 모델은 아래와 같이 상기 사출실험 입력조건들 중 임의로 선택된 어느 2개 이상의 입력조건의 제곱 또는 서로다른 입력조건 2개의 곱의 합으로 표현된다.

또한, 본 발명에 사용된 목적함수는

로 표현된다.

즉, 사출 성형된 성형물의 I 번째 물성과 I 번째 목표 물성 값의 차이를 I 번째 오차라 할 때, 상기 오차에 사출성형 결과물의 물성의 중요도인 가중치(Wi)를 고려한 전체의 합을 목적함수로 하고, 이 값이 최소가 되도록 사출 조건 설정하는 것이 사출성형 입력조건 최적화라 하겠다. 본 발명에서 예시로든 목표 물성치는 사출물의 공극률이다. 따라서 상기 오차는 수학모델로 구한 공극률과 동일한 입력조건으로 사출된 사출물의 공극률의 차이이다. 가중치는 수학모델에 결과를 반영하는 비율에 관한 것으로 제작자가 생산된 결과물에서 중요하게 생각하는 특성의 경우 가중치를 크게 하는 것이 일반적이다.

본 발명의 예시로서 사용한 입력조건은 사출 성형의 게이트 형상, GAS 첨가량, 예상 공극(VF), 사출속도(I.S.)이고, 출력조건인 최적화의 목적함수로는 도 4의 측정샘플을 이용하여 사출성형물의 앞, 중간, 뒤의 세 부분에서 측정한 공극률의 평균과 이의 표준편차(S.D.)이다.

본 발명에서는 예시로써 수학적모델의 유효성 검증을 위해 S.D.이 1 이하, 공극률의 오차는 0.5 이하로 설정하여 실험하였다.

그 밖의 입력조건은 사출재료 속의 질소함량, 원하는 공극률 등이 있다.

이외에도 사출조건 중 일부의 조건을 고정 값으로 설정할 수 있고, 이는 사용하는 사출장비나 레진 등의 종료에 따라 달리 설정할 수 있다. 재료를 녹이는 온도(Tmelt = 200℃), 몰드의 온도(Mold Temp.), 사용재질(HDPE, SCLAIR 2710) 및 밀도 0.954g/㎤ ,사출에 사용된 사출가스의 종류 N2 (BOC Gas)등이 있다.

본 발명의 예시로든 사출조건에 따른 사출성형을 하고 공극률과 표준편차를 측정하여 도 7의 표를 만든다. 이 표로부터 목적함수를 아래와 같이 만든다.

도 7은 본 발명의 예시로든 입력조건으로 Gate, Gas, V.F., I.S.과 값의 범위를 입력하여 설계된 사출실험 조건에 실제 사출실험을 한 결과를 측정한, S.D.와 Error을 하나의 표로 작성한 것이고, 이 표를 ANOVA 방법으로 분석하여 입력과 결과 값의 상관관계 및 상호 작용을 판단하여 회귀식을 구할 수 있다. 여기에 앞에서 살펴본 S.D.과 Error이 최소가 되는 조건을 계산하면,

Gate 별로 최적조건을 찾을 수 있다.

Gate 1, Gas 0.38%, VF 30%, IS 400mm/s

Objective function value = 1.58, SD=1.75, Error=1.33

Gate 2, Gas 0.35%, VF 22%, IS 400mm/s

Objective function value = 0.82, SD=0.18, Error=1.32

Gate 3, Gas 0.63%, VF 30%, IS 400mm/s

Objective function value = 1.26, SD=0.53, Error=1.76

이때 gate 2의 object function value가 최소가 되고 전체적인 object function value 도 gate 2이 경우가 다른 경우에 비해 작아서 2차 단계에서는 gate 2를 대상으로 추가실험을 수행하도록 한다. 1차 실험에서 최적의 결과를 나타내는 값 중심으로 새로운 실험 조건을 생성하여 주어진 범위에서 좀 더 정확한 최적화 값을 찾아 낼 수 있도록 한다.

상기 조건과 표로부터 목적함수를 구하면 다음과 같다.

이 목적함수로부터 최적의 GAS, VF 조건을 계산하면,

과 같은 결과를 구할 수 있다.

이 조건으로 사출성형을 실시하고 원하는 결과와 일치하는지 확인하는 과정과 2차의 다중회귀분석의 반복을 통하여 경험이 없거나 적은 기술자도 폼 사출성형의 최적의 사출성형조건을 찾을 수 있도록 사출성형 방법을 제공하는 것이다.

Claims (2)

1. 원하는 특성을 가지는 플라스틱 사출물을 성형하는 사출성형 조건을 최적화하는 탐색 방법에 있어서,
   사출 입력조건을 설정하고 출력조건 및 원하는 특성을 이용하여 목적 함수를 설정하는 단계(S1); 및
   상기 목적함수의 원하는 특성은 사출물의 공극률이며, 실제 사출 성형된 성형물의 공극률과 동일한 조건의 수학모델로 구한 공극률의 차이가 오차이고, 상기 오차에 가중치를 곱한 합이 목적함수이며, 이 목적함수의 값을 최소화하는 것이 입력조건 최적화이고,
   상기 설정된 사출 입력조건으로부터 출력조건을 만족하는 사출조건을 찾기 위한 사출실험을 하기 위한 최소의 사출실험 조건을 생성하는 단계(S2); 및
   상기 입력조건은 사출 성형의 게이트 형상, 질소 GAS 첨가량, 예상 공극(VF), 사출속도(I.S.)이고,
   상기 최소의 사출 실험조건은 사출장비의 최소 변경가능 설정 값과 최대 변경범위를 고려하여 하나의 입력 조건 당 최소 3개의 실험조건을 설정할 수 있도록 사용자가 설정할 수 있는 것을 특징으로 하며,
   상기 사출실험 조건들에 따라 사출을 실시하는 단계(S3); 및
   상기 사출실험 조건은 재료를 녹이는 온도(Tmelt = 200℃), 몰드의 온도(Mold Temp.), 사용재질(HDPE, SCLAIR 2710) 및 밀도 0.954g/㎤ ,사출에 사용된 사출가스의 종류 N2 (BOC Gas)이고,
   상기 S3 단계에서 사출된 사출샘플을 채취하고, 상기 출력조건에 해당하는 출력 값을 상기 사출샘플로부터 측정하는 단계(S4); 및
   상기 사출실험 조건 별로 측정된 출력 값을 상기 입력조건과 함께 도표화하여 입력하고 사출실험 조건과 출력 값의 상관관계를 판단하는 단계(S5); 및
   상기 S4단계의 측정 결과와 상관관계를 다중회귀분석을 통하여 입력조건과 출력 조건사이의 2차 수학모델식을 만드는 단계(S6); 및
   상기 2차의 수학모델식은 상기 사출실험 입력조건들 중 임의로 선택된 어느 2개 이상의 입력조건의 제곱 또는 서로 다른 입력조건 2개의 곱의 합으로 표현되며,
   상기 S6 단계에서 만들어진 2차 수학모델식을 이용하여 상기 목적 함수를 만족하는 최적조건을 계산하는 단계(S7); 및
   상기 계산된 최적조건을 이용하여 다시 사출 조건을 설정하여 사출을 실시하고 사출된 사출물에 대하여 상기 S4단계를 실시하는 단계(S8); 및
   상기 S6 단계에서 결과가 목적함수의 최적조건을 만족하는 경우 사출실험을 완료하는 단계(S9);
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 원하는 출력 값 특성을 가지는 플라스틱 사출물을 성형하는 사출성형 조건을 최적화하는 탐색 방법.
2. 상기 제1항의 탐색 방법을 컴퓨터상에서 구현하는 것을 특징으로 하는 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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