KR102127707B1 - 주물불량감소를 위한 컴퓨터 구현 모래최량화 시스템 및 방법 - Google Patents
주물불량감소를 위한 컴퓨터 구현 모래최량화 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102127707B1 KR102127707B1 KR1020157017854A KR20157017854A KR102127707B1 KR 102127707 B1 KR102127707 B1 KR 102127707B1 KR 1020157017854 A KR1020157017854 A KR 1020157017854A KR 20157017854 A KR20157017854 A KR 20157017854A KR 102127707 B1 KR102127707 B1 KR 102127707B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- sand
- defect
- defects
- casting
- parameter
- Prior art date
Links
- 239000004576 sand Substances 0.000 title claims abstract description 377
- 238000005266 casting Methods 0.000 title claims abstract description 137
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 79
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 335
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 54
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 85
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 claims description 51
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 51
- 239000004927 clay Substances 0.000 claims description 41
- 239000000440 bentonite Substances 0.000 claims description 31
- 229910000278 bentonite Inorganic materials 0.000 claims description 31
- SVPXDRXYRYOSEX-UHFFFAOYSA-N bentoquatam Chemical compound O.O=[Si]=O.O=[Al]O[Al]=O SVPXDRXYRYOSEX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 31
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 30
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 26
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 26
- 239000011859 microparticle Substances 0.000 claims description 16
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 16
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 12
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 claims description 12
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 10
- 238000005245 sintering Methods 0.000 claims description 9
- 238000001879 gelation Methods 0.000 claims description 7
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 7
- 238000005058 metal casting Methods 0.000 claims description 7
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 6
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 claims description 3
- 230000035515 penetration Effects 0.000 claims description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 9
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 abstract description 6
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 355
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 68
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 53
- 238000007528 sand casting Methods 0.000 description 45
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 41
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 38
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 38
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 32
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 31
- 229940092782 bentonite Drugs 0.000 description 29
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 21
- 239000000463 material Substances 0.000 description 20
- UQSXHKLRYXJYBZ-UHFFFAOYSA-N Iron oxide Chemical compound [Fe]=O UQSXHKLRYXJYBZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 19
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 description 19
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 18
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 17
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 16
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 16
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 16
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 15
- 239000000047 product Substances 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L Sodium Carbonate Chemical compound [Na+].[Na+].[O-]C([O-])=O CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 12
- 235000013312 flour Nutrition 0.000 description 12
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 11
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 11
- 229910010272 inorganic material Inorganic materials 0.000 description 11
- 239000011147 inorganic material Substances 0.000 description 11
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 11
- 239000003110 molding sand Substances 0.000 description 10
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 9
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 9
- 206010039509 Scab Diseases 0.000 description 8
- 239000000377 silicon dioxide Substances 0.000 description 8
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 7
- 229910000029 sodium carbonate Inorganic materials 0.000 description 7
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 6
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 6
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 6
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 6
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 6
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 235000013379 molasses Nutrition 0.000 description 6
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 6
- 239000011368 organic material Substances 0.000 description 6
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 6
- 235000017550 sodium carbonate Nutrition 0.000 description 6
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 6
- PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N aluminium oxide Inorganic materials [O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Al+3] PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 5
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 description 5
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 5
- 238000005056 compaction Methods 0.000 description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 5
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 5
- 239000000839 emulsion Substances 0.000 description 5
- 238000004898 kneading Methods 0.000 description 5
- 229920005610 lignin Polymers 0.000 description 5
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 5
- 239000004071 soot Substances 0.000 description 5
- 239000003039 volatile agent Substances 0.000 description 5
- 239000000080 wetting agent Substances 0.000 description 5
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 4
- 241000758789 Juglans Species 0.000 description 4
- 235000009496 Juglans regia Nutrition 0.000 description 4
- QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-L Sulfate Chemical compound [O-]S([O-])(=O)=O QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 4
- MCMNRKCIXSYSNV-UHFFFAOYSA-N Zirconium dioxide Chemical compound O=[Zr]=O MCMNRKCIXSYSNV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 description 4
- 238000009833 condensation Methods 0.000 description 4
- 230000005494 condensation Effects 0.000 description 4
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 4
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 4
- NLYAJNPCOHFWQQ-UHFFFAOYSA-N kaolin Chemical compound O.O.O=[Al]O[Si](=O)O[Si](=O)O[Al]=O NLYAJNPCOHFWQQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000003350 kerosene Substances 0.000 description 4
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 4
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 4
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 4
- 229910001562 pearlite Inorganic materials 0.000 description 4
- 235000019353 potassium silicate Nutrition 0.000 description 4
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 4
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 4
- NTHWMYGWWRZVTN-UHFFFAOYSA-N sodium silicate Chemical compound [Na+].[Na+].[O-][Si]([O-])=O NTHWMYGWWRZVTN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 235000020234 walnut Nutrition 0.000 description 4
- 239000005995 Aluminium silicate Substances 0.000 description 3
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 235000012211 aluminium silicate Nutrition 0.000 description 3
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 3
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 3
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 3
- UHZZMRAGKVHANO-UHFFFAOYSA-M chlormequat chloride Chemical compound [Cl-].C[N+](C)(C)CCCl UHZZMRAGKVHANO-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 3
- 239000000571 coke Substances 0.000 description 3
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 3
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 3
- 238000011049 filling Methods 0.000 description 3
- 239000010881 fly ash Substances 0.000 description 3
- HYBBIBNJHNGZAN-UHFFFAOYSA-N furfural Chemical group O=CC1=CC=CO1 HYBBIBNJHNGZAN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000000227 grinding Methods 0.000 description 3
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 3
- 235000010755 mineral Nutrition 0.000 description 3
- 239000010450 olivine Substances 0.000 description 3
- 229910052609 olivine Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- 240000003291 Armoracia rusticana Species 0.000 description 2
- 235000011330 Armoracia rusticana Nutrition 0.000 description 2
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- VTYYLEPIZMXCLO-UHFFFAOYSA-L Calcium carbonate Chemical compound [Ca+2].[O-]C([O-])=O VTYYLEPIZMXCLO-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- 235000019733 Fish meal Nutrition 0.000 description 2
- 229920002472 Starch Polymers 0.000 description 2
- LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-N Sulfurous acid Chemical group OS(O)=O LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000209140 Triticum Species 0.000 description 2
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 description 2
- 238000005273 aeration Methods 0.000 description 2
- 239000003513 alkali Substances 0.000 description 2
- 239000002956 ash Substances 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- GUJOJGAPFQRJSV-UHFFFAOYSA-N dialuminum;dioxosilane;oxygen(2-);hydrate Chemical compound O.[O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Al+3].O=[Si]=O.O=[Si]=O.O=[Si]=O.O=[Si]=O GUJOJGAPFQRJSV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 2
- 239000004467 fishmeal Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- -1 gilsonite Substances 0.000 description 2
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 2
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 description 2
- 238000011081 inoculation Methods 0.000 description 2
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 2
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 229910052901 montmorillonite Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 2
- 239000010451 perlite Substances 0.000 description 2
- 235000019362 perlite Nutrition 0.000 description 2
- 239000011505 plaster Substances 0.000 description 2
- BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N platinum Chemical compound [Pt] BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 description 2
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 2
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 2
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 2
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 239000002893 slag Substances 0.000 description 2
- 239000008107 starch Substances 0.000 description 2
- 235000019698 starch Nutrition 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 1
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229920001353 Dextrin Polymers 0.000 description 1
- 239000004375 Dextrin Substances 0.000 description 1
- 229910001141 Ductile iron Inorganic materials 0.000 description 1
- YLQBMQCUIZJEEH-UHFFFAOYSA-N Furan Chemical group C=1C=COC=1 YLQBMQCUIZJEEH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910001296 Malleable iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 240000000111 Saccharum officinarum Species 0.000 description 1
- 235000007201 Saccharum officinarum Nutrition 0.000 description 1
- 244000062793 Sorghum vulgare Species 0.000 description 1
- YKTSYUJCYHOUJP-UHFFFAOYSA-N [O--].[Al+3].[Al+3].[O-][Si]([O-])([O-])[O-] Chemical compound [O--].[Al+3].[Al+3].[O-][Si]([O-])([O-])[O-] YKTSYUJCYHOUJP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 239000004480 active ingredient Substances 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 239000002585 base Substances 0.000 description 1
- 229910052626 biotite Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 229910000281 calcium bentonite Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000019 calcium carbonate Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 1
- 239000003610 charcoal Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000006071 cream Substances 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 235000019425 dextrin Nutrition 0.000 description 1
- ONCZQWJXONKSMM-UHFFFAOYSA-N dialuminum;disodium;oxygen(2-);silicon(4+);hydrate Chemical compound O.[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[Na+].[Na+].[Al+3].[Al+3].[Si+4].[Si+4].[Si+4].[Si+4] ONCZQWJXONKSMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000003995 emulsifying agent Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 239000010433 feldspar Substances 0.000 description 1
- 239000002816 fuel additive Substances 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- CXKWCBBOMKCUKX-UHFFFAOYSA-M methylene blue Chemical compound [Cl-].C1=CC(N(C)C)=CC2=[S+]C3=CC(N(C)C)=CC=C3N=C21 CXKWCBBOMKCUKX-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 229960000907 methylthioninium chloride Drugs 0.000 description 1
- 239000010445 mica Substances 0.000 description 1
- 229910052618 mica group Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000019713 millet Nutrition 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000615 nonconductor Substances 0.000 description 1
- 235000014571 nuts Nutrition 0.000 description 1
- 239000003027 oil sand Substances 0.000 description 1
- NDLPOXTZKUMGOV-UHFFFAOYSA-N oxo(oxoferriooxy)iron hydrate Chemical compound O.O=[Fe]O[Fe]=O NDLPOXTZKUMGOV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004525 petroleum distillation Methods 0.000 description 1
- 229910052697 platinum Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003389 potentiating effect Effects 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 description 1
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000002000 scavenging effect Effects 0.000 description 1
- 229910052604 silicate mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000280 sodium bentonite Inorganic materials 0.000 description 1
- 229940080314 sodium bentonite Drugs 0.000 description 1
- KKCBUQHMOMHUOY-UHFFFAOYSA-N sodium oxide Chemical group [O-2].[Na+].[Na+] KKCBUQHMOMHUOY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910001948 sodium oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000003892 spreading Methods 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 1
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- 229910052845 zircon Inorganic materials 0.000 description 1
- GFQYVLUOOAAOGM-UHFFFAOYSA-N zirconium(iv) silicate Chemical compound [Zr+4].[O-][Si]([O-])([O-])[O-] GFQYVLUOOAAOGM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22C—FOUNDRY MOULDING
- B22C19/00—Components or accessories for moulding machines
- B22C19/04—Controlling devices specially designed for moulding machines
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4188—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by CIM planning or realisation
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/35—Nc in input of data, input till input file format
- G05B2219/35044—Tool, design of tool, mold, die tooling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mold Materials And Core Materials (AREA)
Abstract
본 발명은 현존 주조장 부품들과 기계들을 이용하여 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템을 예상한다. 주조장 사용자는 컴퓨터 네트워크를 통하여 온 라인으로 시스템에 접속할수 있으며 시스템에 자기의 주조장을 등록할수 있다. 상기 시스템은 상기 서술된 모래와 관련한 적어도 하나의 파라미터를 이용하여 모래 최량화를 위한 예측/규정방안을 제공하도록 되어있다. 또한 시스템은 주물불량에 기여하는 파라미터들을 결정하고 시스템에 등록된 특정 주조장에서의 다음번 주물작업에서 불량을 감소시키기 위한 대응 방안을 제공하도록 되어있다. 상기 시스템은 기본 사용자들이 주조장관련 데이터를 시스템에 업로드 할수 있도록 하기 위한 사용자인터페이스모듈과 사용자가 자기 주조장의 현존 통계를 생성하고 이해할수록 되어있는 리포트모듈, 상기 시스템이 사용자질의의 수학적계산을 진행하도록 하고 자기 주조장에 대한 예측 또는 규정방안을 제공하도록 하기 위한 처리엔진을 포함한다.
Description
본 발명은 컴퓨터 시스템 분야에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 주물과 관련된 주조장에서 이용하는 시스템제공에 관한 것이다.
<정의>
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《사용자》는 주조장 노동자와 고객, 관리자를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《컴퓨터 네트워크》는 광역 네트워크(WAN), 근거리 네트워크(LAN), 거대도시 네트워크(MAN), 인터넷, 무선 근거리 네트워크, 셀룰러 네트워크 및 이들의 배합을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《주조장》은 공장, 작업장, 제조소, 제작소, 제조공장을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《생형압축강도》(GCS)는 압축하중하에서 모래를 파렬시키기 위해 필요되는 응력을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. GCS는 국제모래시험기계에서 표준시료 2'
X2" 높이로 측정되였으며 Gms./ sq.cm.로 표현되었다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《압축성》은 자동화된 성형기계에서 나타나는 반응에서 결정적이며 실제적인 중요성을 갖는 성형모래의 성질을 의미하지만 이에 제한되지는 않는다. 압축성은 다짐압축의 영향하에서 느슨한 모래의 원래 고정수준으로부터의 높이의 감소 비율과 관련된다. 또한 압축성은 모래조성과는 실제적으로 관계가 없는 반죽용 물표시기의 정확한 도수를 제공한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《수분》은 성형모래에 GCS를 주기 위해 혼합기에서 배합되는 모래에 점토결합제와 함께 첨가되는 물을 의미하지만 이에 제한되지는 않는다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《활성점토》는 모래 알갱이들사이의 점착을 제공하며 안정한 주조물로 다져지도록 허용하는 성형 모래 결합물질로 사용된 점토의 부분을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 활성점토는 견고성과 변형관련 성질들인 인성과 주조품의 경도를 제공한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《비활성 미세입자》는 성질에 있어서 비활성이며 모래알갱이의 결합에도 기여하지 않는 점토의 부분을 의미하지만 이에 제한되지는 않는다. 추가적으로 비활성 미세입자 파라미터는 총 점토함량과 활성점토사이의 비율 차이를 나타낸다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《강열 감량》(LOI)은 성형모래에 휘발성물질의 형태로 존재하는 물질과 모래의 고정탄소 연소성 물질의 총계를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. LOI는 건조모래의 작열시 감량비율에 의해 결정된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《투과성》은 기체가 대기속으로 나가게 허용하는 다져진 모래의 자연적 성질을 의미하지만 이에 제한되지는 않는다. 이것은 액체 또는 가요성원료가 주형에 주입될 때 발생되었다. 투과성은 표준압력하에서 표준시료 2'
X2" 높이로 통과하는 기체흐름속도를 지정하는 수값으로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《습인장강도》(WTS)는 액체나 가요성원료를 주입하는 과정과 그 이후에 모든 점토결합된 주형들에 만들어진 응축구역의 인장강도를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. WTS는 특수한 시료튜브로부터 분리형고리를 잡아당기는 방법으로 측정된다. 응축구역은 시료 정면이 놓이는 판을 가열하여 인공적으로 만들어진다. 가열판은 모래를 표면상에서 가열하며 온도 복사가 모래시료를 통하여 진행되게 된다. 증기는 가열판으로부터 투과성모래시료를 거쳐 밀리워 나가게된다. 수증기는 응축을 위한 온도구역을 거쳐 다시 시료에 돌아오게 된다. 응축구역은 습기층으로 알려져있다. 하중이 적용되게 되면 시료의 제일 약한 지역/지점이 깨지게 되며 측정을 진행한다. WTS는 gm/cm sq.의 단위로 표현되게 된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《휘발성물질》(VM)은 섭씨 450-920도(℃)사이의 온도에서 휘발하는 모래 혼합물에 첨가되는 러스트러스(lustrous) 탄소 첨가제의 부분을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. VM은 저온 휘발성물질과 고온휘발성물질로 알려진 두가지 부분으로 이루어진다. 휘발생성물은 금속과 주형계면사이에서 모래 융해, 금속 투과 불량을 피하기 위해 필요되는 완충효과를 준다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《입도 지수》(GFN/ AFN)는 ISO미터 체를 이용하여 측정한 마이크로미터(㎛)로 표현된 평균 알갱이 크기의 측정값을 의미하지만 이에 제한되지는 않는다. 평균 알갱이 크기의 100gm. 샘플이 710㎛-63㎛ 사이의 체 세트를 통과하였다. 매개의 체 상에 남은 비율을 측정하고 체의 크기가 작아지는 순서로 배렬하였다. 이러한 매개의 비율값을 앞선 체눈수로 곱하였으며 이렇게 곱한 수값들의 총합을 총비율값의 합으로 나누어 GFN값을 구하였다. 만일 AFS체 세트를 이용한 경우 모래의 AFS값이 결과로 접수하게 된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《pH값》은 성형모래의 산성/알칼리성을 나타내지만 이에 제한되는 것은 아니다. pH값은 벤토나이트와 같은 결합물질의 추가로 하여 산성/알칼리성을 갖는 성형모래의 성능에 대한 측정값이다. 7보다 낮은pH값은 산성을, 7이상은 성형모래의 알칼리성을 나타낸다. pH제어는 성형모래의 성질에 대해 아무런 영향을 주지 않는다. 성형모래의 산성/알칼리성은 사용되는 결합점토물질로부터 이전되게 된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《어란석》은 오래동안 회전할수 있는 가능성을 갖는 성형모래에서 사용되는 모래알갱이를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 반복적인 회전과정으로 하여 모래알갱이들에는 결합점토층이 반복적으로 코팅되며 계속하여 알갱이표면 상에 하소되어 구워져 붙게 된다. 이것은 모래알갱이주위에 구어진 데드점토(dead clay)의 동심층구조를 가져오며 이 공정은 얼리털라이제이션(Oolitalization)으로 알려져있다. 얼리털라이제이션(Oolitalization)의 정도는 20미크론보다 큰 세척되고 섭씨900도(℃)에서 하소된 모래조각의 데드점토(dead clay)함량에 의해 정의된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《분쇄지수》는 모래의 인성을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 분쇄지수는 깊은 주머니와 복잡한 형태의 패턴을 벗겨내야 하는 경우 특히 유용하다. 분쇄지수 파라미터는 샘플을 1.83미터(약6피트)의 높이에서 표준시험조각위에 떨구었을 때 원래 샘플의 무게와 모루상에 남아있는 모래의 비율로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《모래 대 금속 비율》은 전체 주형(웃주형틀+아래주형틀)에 압축된 모래의 무게와 주형에 주입된 액체 또는 가요성원료의 총량의 비율을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 모래 대 금속비율은 수값으로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《건조압축세기》는 화씨 220-230도(°F)에서 건조되고 다음 실내온도에서 냉각시킨 모래의 부서지기전의 최대세기를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 표준 2 인치 x 2 인치 실린더에서의 일반적인 건조시간은 2-3시간이다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《혼합기에서 귀환모래온도》는 녹 아웃 블록 및 모래냉각기로부터 재사용을 위해 돌아오는 모래의 온도를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 뜨거운 액체 또는 가요성원료를 주형에 주입한 이후 모래의 온도는 증가되었다. 이전의 주물주형에서 사용된 모래를 재사용하기 위해서는 모래를 주위온도로 냉각시키는 것이 중요하다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《심형모래투과》는 주물작업과정에서 사용된 잔여분해심형들로 인한 모래의 증가를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 심형모래의 일정한 비율은 셰이크 아웃(shakeout) 스테이션에서 그리고 체를 통과하면서 폐기될수 있지만 심형모래의 기본 부분은 귀환모래와 함께 혼합된다. 하루동안에 순환된 성형모래의 양과 상기 서술된 부분과 관련된 모래의 비율은 심형모래투과%수로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《시료중량》은 2"직경과 2"높이의 크기의 표준시료의 중량을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 표준시료는 표준다짐기를 이용하여 준비되며 그램의 단위로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《파쇄성지수》는 졸트(jolting), 퀴어(queering), 슬링(slinging) 형태의 성형하에서 잘 다져지는데 필요한 모래의 특성을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 성형모래는 균일한 경도를 위해 성형압축과정에서 유동할 것으로 예상되며 따라서 좋은 유동성을 가질 것을 예측된다. 비균일한 경도로 특성화되는 주형은 일정한 지점들에서 연성을 갖는다. 모래주형에서의 연성은 낮은 유동성을 나타내며 이것은 주물의 확장(팽창)과/또는 거친 주물표면을 초래한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《콘 졸트 테스트(cone jolt test)》는 압축된 모래의 상대적인 취성을 측정하는 인성시험을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 깨진 주형과 깊은 주머니형태를 뽑아내지 못하는 것은 주로 불충분한 모래의 인성 또는 취성의 결과이다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《전단강도》는 최대전단응력을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 반죽된 모래혼합물은 모래주형제조를 위한 가장 높은 가공성을 갖는 또는 정확한 반죽물의 습도를 포함하는 모래부분에 가까운 높은 전단강도를 가질수 있다. 또한 모래는 반죽물보다 낮은 습기함량에서 높은 습태 강도를 나타내는 것으로 관측되었다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어 《변형값》은 파렬되기전에 변형되는 생형사의 성질에 대한 측정값을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 변형값은 인치당 인치로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《점착성》은 주물에 이용되는 성형모래의 습태성질을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 모래의 점착성은 육안으로 그리고 감촉에 의해 수동적으로 평가된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《습태인장강도》는 반죽된 모래혼합물이 유지할수 있는 최대인장응력을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 준비된 반죽모래혼합물은 다져지고 표준절차에 따라 시험된다. 인장강도는 주형을 제조하기 위한 가장 높은 가공성을 갖는 또는 정확한 반죽물의 습도를 포함하는 모래 부분보다 높거나 비슷하다. 또한 모래는 반죽물보다 낮은 습기함량에서 높은 습태 강도를 나타내는 것으로 관측되었다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《고온강도》는 금속과 같은 용융액체 또는 가요성원료가 주형에 주입될 때 모래에 동반되는 상승된 온도에서의 모래의 세기를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《유동성》은 모래알갱이들이 습태다짐성과 같은 성형압력으로 처리될 때 반죽된 혼합물에서 모래알갱이들의 움직임을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 습태다짐성은 다짐 에너지 적용으로부터 먼곳과 가까운 곳에서 같은 주형 경도를 갖게 하는 성질로 간주된다. 성형모래는 주물압축과정에서 균일한 경도를 위해 유동해야 하며 따라서 좋은 유동성을 가져야 한다. 비균일한 경도로 특성화된 주형은 일정한 지점에서 연성을 갖는다. 모래 주형에서의 연성은 낮은 유동성을 나타내며 이는 특히 측벽에서의 주물의 확대(팽창) 및/또는 거친 주물 표면을 초래한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《주형 경도》는 설치된 플런저가 작동하여 투과될 때 생형사 주형표면에서 제공되는 저항을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 지내 습하거나 지내 건조한 모래혼합물은 낮은 주물경도를 초래한다. 모래혼합물에서 결합제가 적당하게 반죽되고 다져진 경우 주물 경도는 가장 높은 값을 갖게 될 것이다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《인성》은 모래주형의 인성을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 모래가 패턴주위에 다져질 때, 그리고 주형틀안에 주입된 액체 또는 가요성원료가 굳어지는 과정에서 모래는 이동성질을 소유해야 한다. 모래는 정밀한 크기의 주물품을 생산해내기 위해 정적성질을 가져야 한다. 모래의 이동성질은 모래의 성형성으로 정의되었다. 모래의 인성은 모래상에 소모되어야 하는 작업량에 영향을 주게 될 것이다. 모래의 인성요소는 모든 형태의 다지기작업에서 가장 중요한 요소로 된다. 인성은 생형압축강도와 변형값을 1000으로 곱하여 결정한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《밀도》는 일반적으로 lb. /cu.로 표현되는 다져지고 반죽된 혼합물의 매 단위용적 당 질량을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《소결점》은 가장 작은 모래 알갱이가 20X - 25X 배율로 현미경으로 관측했을 때 융해를 나타내는 최소 온도를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 소결점은 백금 리본을 모래에 넣었다가 들었을 때 V-모양을 형성하여 점성을 나타내는 온도를 나타낸다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《내구성》은 모래주물의 반복순환과정에서 모래를 고정 습태 강도로 재결합시키기 위해 요구되는 점토의 양을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《성형-가스발생》은 특수한 절차에 의해 연구될수 있는 성형모래가 가스를 내보내는 경향성을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《금속 투과》는 금속과 같은 용융 액체 또는 가요성원료가 성형모래벽으로 투과하여 마치도 액체 스며드는 구멍이 있는 것과 같이 모래에 스며드는 것을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 이것은 주물품에 밀착되게 되는 용융된 금속과 모래덩어리를 초래한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《에어세트(air-set) 세기》는 2 인치 x 2인치면적의 시료에서 진행되는 시험을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 시료는 실내온도에서 4시간동안 공기 건조된다. 시료는 두시간후에 뒤집어 놓는다. 에어세트(air-set) 압축세기가 측정되고 그 값은 습태 강도가 개방형 주형틀에서 공기가 건조되는데 따라 변화되는 방식을 보여준다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《성형성》은 물의 요구조건 또는 모래도 고려되는 성형모래의 반죽도를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 성형성은 완화수단에 의해 스크린을 통과하게 하는 방식으로 모래의 체적 응집력을 측정하며 이 성질은 압축이전의 느슨한 상태의 모래에 대한 것이며 이는 성형성 지수로 표현되며 이는 성형모래의 압축성질과 매우 밀접한 연관을 가지는 것으로 예상된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《체 분포》는 표준ISO계량 또는 AFS체 세트를 이용한 세척 및 건조된 모래의 모래알갱이 분포를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 매개의 체 상에 남은 모래량은 시험에 이용된 모래 샘플의 비율로 서술되며 이 비율은 y축을 %로 x 축을 체번호로 하는 그래프상에서 일정한 간격으로 기입되었다. 전형적인 막대 그래프는 체분포를 나타내며 몇개의 체에 모래의 약 80%가 남아 있는가에 따라 모래는 2 체, 3 체 등등으로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《알갱이형상》은 모래알갱이의 각 형상과 구형상을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 모래알갱이의 형상은 아주 동그란 형상으로부터 둥근, 좀 둥근, 좀 모난, 모난, 매우 모난 형상에 이르기까지 매우 다양하다. 매개 각짐 범위(angularity band)내에서 모래알갱이는 구 성질과 관련하여 높은, 중간의, 낮은 점수를 가질수 있을 것이다. 가장 좋은 성형모래는 구형상과 관련하여 중간 내지 높은 점수를 갖는 둥글고 좋은 유동성과 적은 결합제를 첨가하여 높은 세기의 투과성을 주는 알갱이를 갖는다. 보다 각지고 구형성질과 관련한 점수가 낮은 모래는 보다 많은 결합제를 첨가할 것을 필요로 한다. 이는 모래의 낮은 포장밀도와 한심한 유동성을 초래한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《벤토나이트》는 주물 생형사에서 이용되는 결합점토를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 벤토나이트는 몬모릴론석으로 공지된 점토계렬에 속한다. 몬모릴론석은 자연적으로 존재하며 10-15%의 장석과 석영, 흑운모, 운모, 탄산 칼슘을 비롯한 부속광물을 포함한다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《MB값》은 메틸렌 블루(Methylene blue) 절차를 이용한 활성점토의 측정값을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니며 수값으로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《겔화시간》은 벤토나이트가 물을 흡수하는 속도를 나타내지만 이에 제한되는 것은 아니다. 만일 벤토나이트의 품질이 우수하다면 분으로 나타낸 겔화시간은 낮게 측정된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《팽창 능력》은 벤토나이트가루의 호전성을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 알칼리교환의 이 기초적 능력으로 인해 작은 판들은 매 층사이에서 습기를 허용하며 팽창한다. 벤토나이트의 용적이 팽창되는 능력은 팽창능력으로 정의되였으며 수값으로 표현된다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《액체 또는 가요성원료》는 금속이나 수지, 유리, 세라믹원료를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 가요성원료가 금속인 경우 유리한 금속의 성질은 탄소비율, 탄소등가물, 주입온도, 주입시간, 주입속도, 주입높이(금속정력학적 높이), 접종절차, 금속화학으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 금속파라미터로 될 것이다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《불량 유형》은 깨진 주형불량, 블로홀(blow hole) 기계처리 및 주조단계불량, 핀 홀(pin hole) 기계처리 및 주조단계불량, 모래융해불량, 연소불량, 부식불량, 모래강하불량, 개재물 주조 및 기계처리단계 불량, 금속투과 불량, 스캡(scabbing) 불량, 팽창/초과치수 주물 불량, 익스팬션 스캡(expansion scab) 불량, 폭발성투과 불량, 러스트러스(lustrous) 탄소 결함 불량, 거친 표면불량, 래트 테일(rat tail) 불량을 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서의 하기에서 사용된 용어《첨가제》는 곡물결합제, 바닥피치, 바다 석탄, 길소나이트, 연료, 나무가루, 실리카가루, 산화철, 펄라이트, 당밀, 벤타나이트(칼슘계), 벤토나이트(나트륨계), 내화점토, 고령토, 아스팔트, 매연, 셀룰로오스, 벽토가루, 푸르푸랄잔기, 귀리껍질, 호두껍질가루, 아스팔트유상액, 등유, 소다회, 습윤제, 알루미나, 크롬철광가루, 플라이 애시(fly ash), 감람석가루, 십자석가루, 지루콘가루, 밀기울가루, 브리티시 검(british gum), 황산 리그닌, 물유리, 밀가루를 의미하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
이들 정의는 현존기술에서 표현되는 정의들에 대한 첨부이다.
제조산업에서 주물은 기계의 부품이나 기계 또는 제품을 제조하는데서 매우 중요한 역할을 한다. 정확한 치수로 제품을 제조하기 위해서는 우선 요구되는 제품설계 및 치수와 동일한 속이 빈 블록인 주형을 준비한다. 액체 또는 가요성원료를 주형의 모양과 크기를 쉽게 얻을수 있는 준비된 주형에 주입한다. 액체 또는 가요성원료를 포함하는 주형은 그후 냉각되어 따라서 주물제품으로 된다. 액체 또는 가요성원료는 금속이나 수지, 유리, 세라믹원료를 포함한다. 준비된 주형은 주물품의 반대짝으로도 알려져있다.
금속주물제조공장이나 작업장들에서의 통계수자는 세계적으로 모든 금속주물의 70%가 모래주물을 이용하여 생산된다는 것을 나타내는 것으로 관측되었다. 모래주물공정에서 주형은 상대적으로 매우 눅고/경제적이며 생태계에서 이용가능성이 풍부한 모래 또는 점토를 이용하여 제조된다. 성형모래는 전형적으로 주형틀(flask)로 공지된 프레임 또는 성형 박스 시스템에 포함되게 된다. 주형공간과 게이트 시스템은 모래를 모델 또는 패턴주위에 압축하여 생기게 되며 또는 모래에 직접 새겨넣는다. 그러나 제품생산에 모래주물공정을 이용하는 주조공업에서 보고된 바에 의하면, 모래주물공정에서 1차와 차후 주물공정에서 부딪치게 되는 모래성형된 주형의 불량에는 제한이 없다. 또한 변형들과 제한이 없는 주물불량로 인해 주조장에서의 전반적인 주물제품의 생산에 영향을 주게 된다. 이것은 결과적으로 주조장들에서 낮은 생산성을 가져오게 된다.
추가적으로 주물방법을 이용하여 주물제품의 제조공정에서 일정한 지령작업/검사를 조직하기 위해서는 필요한 때 조종 및 작용을 하기 위한 많은 손노동을 이용하게 된다. 이것은 주조장에서의 낮은 생산율과 주물공정에서의 높은 비용을 초래한다. 주조장들에서 모래주물불량을 완화시키고 모래주물의 양품율을 개선하기 위한 주물불량분석과 관련된 많은 연구사업이 진행되었다. 그러나 이해하고 감안해야 할 것은 모래주물의 양품율과 그 불량에 기여하는 인자들이 수공적인 것이며 또한 사람의 실수인 경우가 많다는 것이다. 이는 주물공장의 노동자들을 향방없는 결심을 내리게 할수있는 당황한 상황에 빠뜨리며 또한 주물공장의 생산성에 영향을 준다.
따라서 상기 서술된 결점들을 고려할 때 주물불량에 영향을 주는 주조장에서의 인자들의 정확한 분석을 제공하는 시스템에 대한 요구가 제기되게 된다. 또한 주물공장노동자가 향방없는 결심을 내리게 되는 가능성을 줄이는 시스템에 대한 요구가 제기되게 된다.
본 발명의 일부 목적들은 하기에서 설명되었다.
본 발명의 일 목적은 주물불량 또는 주물결함을 감소시키기 위한 컴퓨터 구현 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 주조장에서의 불량을 감소시키기 위한 모래최량화예측을 위한 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 주조장에서의 불량을 감소시키기 위한 생형사/귀환모래/재생모래의 최량화 예측을 위한 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 주조장에서의 불량감소와 사용된 모래의 재이용을 위한 생형사/귀환모래/재생모래 최량화 예측을 위한 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 주물공장에서 불량감소를 위한 모래최량화를 규정하기 위한 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 하나의 목적은 다양한 분석에서 사용되게 되는 모든 데이터 요소들을 위한 단일한 기입포인트를 제공하는 시스템을 이용가능하게 만드는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 다차원 곡선에서 다양한 분석에 대한 통합적인 고찰을 제공하는 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 하나의 목적은 자동적으로 습득하고 업데이트하는 자체-학습형 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 주조장 노동자가 바람직한 파라미터값을 가지고 컴퓨터화된 모델을 작성하게 하는 시스템을 이용가능하게 만드는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 주조장사용자에 의해 사용되는 가입기반 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 하나의 목적은 컴퓨터 네트워크를 통하여 임의의 장소에서 임의의 시간에 온라인으로 접속할수 있는 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 목적은 선행기술의 하나이상의 문제점들을 개선하거나 적어도 유용한 대안을 제공하는 것이다.
본 발명은 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템을 예상한다. 본 발명에 따라서 상기 시스템은 하기를 포함한다:
본 발명에 따라 제1저장부는 또한 제2 모래세트에 속하는 데이터를 저장하고 분쇄지수와 모래 대 금속 비율, 건조조성세기, 혼합기에서의 귀환모래온도, 심형모래투과, 시료 중량, 취성지수, 콘 졸트 테스트(cone jolt test), 전단강도, 변형값, 점착성, 습태인장강도, 고온강도, 유동성, 주형경도, 인성, 밀도, 소결온도, 내구성, 성형-가스발생, 금속투과, 에어세트(air-set)세기, 성형성, 체 분포, 알갱이형상, 벤토나이트함량, M B 값, 겔화시간, 팽창능력, 금속관련 파라미터들로 이루어진 그룹으로부터 선택된 모래 관련 주물 결함을 감소시키기 위한 관련 금속 주물 파라미터를 저장하도록 구성된다.
본 발명에 따라, 상기 시스템은 또한 프로세서와 예측-규정 모듈과 협력하는 디스플레이 모듈을 포함하며 디스플레이 모듈은 사용자가 읽을수 있는 형식으로 그래픽으로 나타나는 가능성정도와 상관데이터를 포함하는 예측/규정 방안을 현시하도록 구성된다.
본 발명에 따라, 상기 시스템은 패턴 성형엔진과 예측-규정 모듈과 협력하며, 임시 저장부에 생성된 매개의 모든 다차원 곡선을 저장하도록 구성되였으며, 예측/규정 방안에 존재하는 예측된 불량과 불량 유형을 결정하도록 구성되였으며, 또한 사용자가 입력한 실지 불량과 불량 유형을 이용하여 불량과 불량 유형에 대응되는 예측 값을 비교하고 수정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 자체-학습형 편집기를 포함한다.
본 발명에 따라, 상기 편집기는 예측/규정방안에 존재하는 수정된 불량들과 불량 유형들을 제3저장부에로 저장하고 업데이트하도록 구성되어 있다.
본 발명에 따라, 상기 편집기는 일어날 가능성이 적은 불량과 관련한 조치를 취하도록 구성되어 있으며, 여기서 상기 행동은 일어날 가능성이 적은 불량들의 결정 및 보유, 폐기, 업데이트, 제3저장부에로의 저장으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 예측 또는 규정하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 예상한다. 상기 방법은 본 발명에 따라 하기의 단계들을 포함한다:
본 발명에 따라 초기 모래 파라미터에 속하는 데이터를 저장하는 단계는 또한 모래의 제2세트에 속하는 데이터를 저장하는 단계를 포함하며 모래관련 주물을 감소시키기 위한 관련 금속주물파라미터들은 분쇄지수와 모래 대 금속 비율, 건조조성세기, 혼합기에서의 귀환모래온도, 심형모래투과, 시료 중량, 취성지수, 콘 졸트 테스트(cone jolt test), 전단강도, 변형값, 점착성, 습태인장강도, 고온강도, 유동성, 주형경도, 인성, 밀도, 소결온도, 내구성, 성형-가스발생, 금속투과, 에어세트(air-set)세기, 성형성, 체 분포, 알갱이형상, 벤토나이트함량, M B 값, 겔화시간, 팽창능력, 금속관련 파라미터들로 이루어진 그룹으로부터 선택된다.
본 발명에 따라, 예측/규정불량값을 획득하기 위한 복합방정식의 처리 및 매핑(map)단계는 또한 가능성정도를 포함하는 예측/규정방안과 사용자가 읽을수 있는 형식의 그래픽으로 나타낸 상관데이터를 현시하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따라, 예측/규정불량값을 획득하기 위한 복합방정식을 처리 및 기록하는 단계는 또한 예측/규정방안에서 존재하는 예측되는 불량과 불량 유형을 결정한 다음 불량과 불량 유형에 대응되는 예측값을 사용자가 입력한 실지 불량 및 불량 유형을 이용하여 비교 및 수정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따라, 사용자에 의한 실지 불량과 불량 유형 입력을 이용하여 불량과 불량 유형에 대응되는 예측 값을 비교 및 수정하는 단계는 또한 제3저장부에 예측/규정방안에 존재하는 불량 및 불량 유형을 저장 및 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따라, 예측/규정방안에 존재하는 예측된 불량과 불량 유형을 결정하는 단계는 또한 일어날 가능성이 적은 불량의 불량과 관련한 조치를 취하는 단계를 포함하며, 여기서 상기 조치는 일어날 가능성이 적은 불량의 결정 및 보유, 폐기, 업데이트, 제3저장부에로의 저장으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의해 예상되는 기술적 효과성은 컴퓨터 구현 시스템을 이용한 주물불량과 관련한 모래 파라미터의 최량화를 포함한다.
본 발명은 주물불량 또는 주물 결함을 위한 컴퓨터 구현 시스템을 제공한다.
본 발명은 주조장에서 불량감소를 목적으로 하는 모래최량화예상을 위한 시스템을 제공한다.
본 발명은 주조장에서 불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 규정하기 위한 시스템을 제공한다.
본 발명은 주조장에서 불량감소를 목적으로 하는 생형사/귀환모래/재생모래의 최량화를 예상하기 위한 시스템을 제공한다.
본 발명은 주조장에서 불량감소를 목적으로 하는 생형사/귀환모래/재생모래의 최량화를 제정하기 위한 시스템을 제공한다.
본 발명은 다양한 분석을 위해 사용되는 모든 데이터 요소들에 대한 단일한 입력 포인트를 수신하도록 되어있는 시스템을 제공한다.
본 발명은 다차원곡선으로 나타낸 다양한 분석의 통합도를 나타내는 시스템을 제공한다.
본 발명은 자동적으로 학습하고 업데이트하는 자체-학습형 시스템을 제공한다.
본 발명은 주조장 노동자가 바람직한 파라미터값으로 컴퓨터화된 모델을 작성할수 있도록 하는 시스템을 제공한다.
본 발명은 컴퓨터 네트워크를 통하여 임의의 장소에서 임의의 주어진 시간에 온라인 접속할수 있는 시스템을 제공한다.
본 발명은 주조장사용자에 의해 사용되는 가입 기반 시스템을 제공한다.
본 발명은 안전하고 믿음직한 시스템을 제공한다.
주조장에서 주물불량의 감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법은 이제 비제한 첨부도면을 참조로 설명될 것이며, 여기서:
본 발명에 따라, 도1은 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템의 개략적인 구성 데이터 흐름도를 도시한다.
본 발명에 따라, 도2는 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 시스템의 기능성 모듈들을 포함하는 블록도를 도시한다.
본 발명에 따라, 도3a와 3b는 도2에 도시된 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 시스템을 구현하기 위한 방법에 대응하는 동반 단계들을 도시하는 흐름도이다.
본 발명에 따라, 도4는 도1의 모델구성모듈(140)을 이용하는 수학적모델의 합성을 위한 개략적인 데이터 흐름도를 도시한다.
도5a와 5b는 도1의 처리엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 불량 예측 모듈을 위한 데이터입력과 데이터출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시방식의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도 6a-6d는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 인접 로케이터(neighborhood locator)를 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도7a와 7b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리 모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 앵커(anchor) 불량 예측 모듈을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도8a와 8b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 최저-고준위(lowest-high) 불량 로케이터 모듈 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도9a와 9b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 중요 파라미터 예측 모듈을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도10a와 10b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 불량 히트 맵(heat map) 모듈을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
본 발명에 따라 도11a와 11b는 도1의 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템 (100)과 관련된 웹사이트 사용자 인터페이스를 보여주는 제1 사례연구를 도시한다.
본 발명에 따라, 도12는 주조장에서 주조부품의 데이터 흐름 블록도를 도시한다.
도13은 도1의 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템과 관련된 경험 데이터 기반의 전체모래불량의 불량 유형 대 개별적인 불량 유형의 히트 맵(heat map)사이의 상호 관계를 보여주는 제2사례연구를 도시한다.
본 발명에 따라, 도1은 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템의 개략적인 구성 데이터 흐름도를 도시한다.
본 발명에 따라, 도2는 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 시스템의 기능성 모듈들을 포함하는 블록도를 도시한다.
본 발명에 따라, 도3a와 3b는 도2에 도시된 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 시스템을 구현하기 위한 방법에 대응하는 동반 단계들을 도시하는 흐름도이다.
본 발명에 따라, 도4는 도1의 모델구성모듈(140)을 이용하는 수학적모델의 합성을 위한 개략적인 데이터 흐름도를 도시한다.
도5a와 5b는 도1의 처리엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 불량 예측 모듈을 위한 데이터입력과 데이터출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시방식의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도 6a-6d는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 인접 로케이터(neighborhood locator)를 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도7a와 7b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리 모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 앵커(anchor) 불량 예측 모듈을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도8a와 8b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 최저-고준위(lowest-high) 불량 로케이터 모듈 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도9a와 9b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 중요 파라미터 예측 모듈을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
도10a와 10b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 불량 히트 맵(heat map) 모듈을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다.
본 발명에 따라 도11a와 11b는 도1의 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템 (100)과 관련된 웹사이트 사용자 인터페이스를 보여주는 제1 사례연구를 도시한다.
본 발명에 따라, 도12는 주조장에서 주조부품의 데이터 흐름 블록도를 도시한다.
도13은 도1의 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템과 관련된 경험 데이터 기반의 전체모래불량의 불량 유형 대 개별적인 불량 유형의 히트 맵(heat map)사이의 상호 관계를 보여주는 제2사례연구를 도시한다.
주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법은 이제 발명의 범위와 구역을 제한하지 않는 첨부도면을 참조로 설명될 것이다. 제공된 설명은 오직 실시례와 설명의 방식으로만 제공되는 것이다.
본 발명은 컴퓨터 네트워크를 거쳐 접속되는 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래 최량화의 온라인 시스템 및 방법을 예상한다. 본 발명에 따라, 상기 시스템은 시스템에 주조장과 관련된 사용자가 자기의 주조장을 등록한 후 접속할수 있다. 주조장의 등록은 전형적인 시간 주기를 위한 상기 시스템의 온라인 가입구입에 의해 진행되게 된다. 등록된 주조장은 시스템에 접속할수 있는 서로 다른 합법적허가를 가진 주조장과 관련된 서로 다른 사용자에 의해 관리되는 다수의 온라인 계정을 가질수 있다. 주조장의 관리자는 다수의 사용자 계정을 만들고 계정에 합법적 허가를 할당하고 또한 사용자에 의해 만든 사용자 계정을 관리하는 권리를 가지게 된다. 상기 주조장 사용자는 사용자이름과 e-메일 id, 암호, 비밀질문에 대한 대답을 비롯한 적어도 하나의 사용자 크리덴셜을 제공하기 위해 시스템에 로그인할수 있다.
첨부도면을 참조로, 도1은 주물불량의 감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템 (100)의 개략적인 구성데이터 흐름도를 보여준다.
본 발명의 일 측면에 따라, 상기 시스템(100)은 사용자 인터페이스 모듈(110)과 데이터 업로드 모듈(120), 리포트 모듈(130), 모델작성모듈(140), 처리엔진(150), 제1저장부(160), 제2저장부(170), 제3 저장부(180)를 포함한다. 시스템(100)에 접속할수 있는 합법적인증을 갖는 상기 주조장 사용자는 사용자 인터페이스 모듈(110)을 이용하여 준비된 모래와 첨가제, 주물불량/결점, 귀환/재생모래에 속하는 데이터를 업로드할수 있다. 사용자 인터페이스 모듈(110)은 사용자 인터페이스 모듈(110)에서 사용자에 의해 입력된 데이터를 수신하도록 되어 있는 데이터 업로드 모듈과 통신할수 있다. 데이터 업로드 모듈(120)은 인증규칙이 저장된 인증기(122)를 포함하며 인증기(122)는 인증규칙을 적용하여 사용자에 의해 업로드된 데이터를 인증할수 있도록 되어있다. 사용자가 인증기(122)에 의해 인증된 데이터를 입력하면, 데이터 업로드 모듈(120)은 준비된 모래와 첨가제, 귀환/재생모래에 속하는 인증된 데이터를 제1저장부(160)에 그리고 주물불량/결점에 속하는 인증된 데이터를 제2저장부(170)에 저장한다.
리포트 모듈(130)은 제1 저장부(160)와 제2 저장부(170)와 통신하며 주조장 사용자가 준비된 모래와 첨가제, 귀환/재생 모래, 주물불량에 속하는 데이터를 불러낼수 있게 한다. 추가적으로, 리포트 모듈(130)은 또한 주조장 사용자가 저장부로부터 불러낸 데이터에 기초하여 필요에 따라 리포트를 생성할수 있게 한다. 모델 작성 모듈(140)은 주조장 사용자로부터 모델을 작성할데 대한 지령을 받을수 있도록 되어있다. 모델작성규칙을 갖는 모델 작성 모듈(140)은 저장부의 데이터에서 데이터를 불러내기 위해 제1저장부(160)와 제2저장부(170)와 통신한다. 모델 작성모듈(140)은 모델을 작성하기 위해 주조장 사용자로부터 받은 지령에 기초하여 데이터를 제1저장부(160)와 제2저장부(170)에서 불러내며 또한 모델작성을 위해 불러낸 데이터에 모델작성규칙을 적용하도록 구성되었다. 주조장 사용자는 자기의 사용자 인터페이스 모듈(110)을 통하여 모델 작성 모듈(140)에 의하여 개발된 모델을 볼수 있다. 다음, 모델작성모듈(140)은 미래의 참조 또는 분석을 위해 새롭게 건설되는 모델을 저장하기 위해 제3저장부(180)와 통신한다. 주조장 사용자는 자기의 사용자 인터페이스 모듈(110)을 통하여 질문을 보낼수 있으며 이는 처리 엔진(150)에 의해 수신된다. 질문처리규칙이 저장된 처리 엔진(150)은 제1저장부(160)와 제2저장부, 제3저장부(180)와 통신할수 있다. 처리엔진(150)은 사용자가 보낸 질문에 대해 질문처리규칙을 적용하며 제1 저장부(160)와 제2저장부(170), 제3저장부(180)로부터 대응되는 데이터를 검색하여 사용자 인터페이스 모듈(110)상에 사용자 읽기 가능 포맷으로 주조장 사용자를 위해 현시하도록 구성되어 있다.
도2는 주조장에서 주물불량의 감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 시스템(200)의 기능성 모듈을 포함하는 블록도를 도시한다. 본 발명에 따라, 상기 시스템(200)은 제1저장부(210)와 제2저장부(220), 제3저장부(230), 입력모듈(240), 프로세서 모듈(250), 패턴 성형 엔진(260), 규정-예측 모듈(270), 자체-학습형 편집기(280), 디스플레이 모듈을 포함한다. 입력 모듈(240)은 키보드와/또는 마우스와 같은 입력장치를 이용하여 주조장 사용자에 의해 입력된 사용자 입력을 수신한다. 입력 모듈(240)은 수신된 사용자 입력 값(들)이 적어도 일 경우를 위한 모래 파라미터에 대응하는가를 검사하여 사용자 입력을 확인한다. 따라서, 입력 모듈(240)은 미래의 사용과 참조를 위해 저장부에 수신된 사용자입력을 저장하기 위해 제1 저장부(210)와 통신한다. 제1 저장부(210)는 모래 파라미터의 초기 세트와 모래 파라미터의 제2세트를 저장할수 있다. 전형적으로, 모래 파라미터의 초기 세트는 생형압축강도(GCS)와 압축성지수, 수분함량, 활성점토, 비활성 미세입자함량, 강열 감량(LOI), 투과성지수, 습인장강도, 휘발성물질함량, 입도 지수(GFN 또는 AFS), 어란석함량, 제조된 모래의 pH 값으로 이루어진 그룹으로부터 선택된다. 전형적으로, 모래 파라미터의 제2세트는 분쇄지수와 모래 대 금속 비율, 건조조성세기, 혼합기에서의 귀환모래온도, 심형모래투과, 시료 중량, 취성지수, 콘 졸트 테스트(cone jolt test), 전단강도, 변형값, 점착성, 습태인장강도, 고온강도, 유동성, 주형경도, 인성, 밀도, 소결온도, 내구성, 성형-가스발생, 금속투과, 에어세트(air-set)세기, 성형성, 체 분포, 알갱이형상, 벤토나이트함량, M B 값, 겔화시간, 팽창능력, 금속관련 파라미터들로 이루어진 그룹으로부터 선택된다. 추가적으로, 금속관련 파라미터는 탄소비율과 탄소등가물, 주입온도, 주입시간, 주입속도, 주입 높이(또는 금속정적높이), 접종절차, 금속화학을 포함한다.
본 발명에 따라, 프로세서 모듈(250)은, 처리 및 분석목적을 위해 데이터를 저장 및 검색하기 위해 제1저장부(210)와 제2저장부(220), 제3저장부(230)와 통신할수 있다. 제2저장부(220)는 불량 유형과 불량 양에 속하는 데이터를 저장하도록 적응된다. 처리 규칙이 저장된 프로세서 모듈(250)은 파라미터 값과 초기 모래 파라미터 세트, 모래 파라미터의 제2 세트, 불량 유형, 불량을 상호 관련시킬수 있다. 추가로, 프로세서 모듈(250)은 또한 주조장 사용자가 입력모듈(240)을 통하여 데이터를 업로드/입력하는 과정에서 매 경우를 위한 파라미터값과 파라미터, 불량, 불량 유형사이의 상호 관계를 제공하도록 되어있다.
패턴 성형 엔진(260)은 프로세서 모듈(250)과 결합되어 있으며 프로세서 모듈(250)과 함께 동시에 기능한다. 패턴 성형 엔진(260)은 저장된 패턴 성형 규칙 세트를 가지며 또한 패턴 성형 엔진(260)은 프로세서 모듈(250) 파라미터 값과 파라미터, 불량, 불량 유형에 기초한 적어도 하나의 패턴을 결정하기 위해 패턴성형규칙을 적용하도록 되어있다. 패턴 성형 엔진(260)에 의해 발생된 패턴은 연관된 데이터를 고려하는 적어도 하나의 복합방정식으로 복합 다차원 곡선을 형성한다. 지령-예측 모듈(270)은 주어진 경우에서 주조장 사용자에 의해 입력된 모래 파라미터에 대응되는 사용자 입력을 받기 위해 패턴 성형 엔진(260)과 프로세서 모듈(250)과 통신한다. 지령-예측 모듈(270)은 모래 파라미터에 대응되는 입력값을 복합방정식에 매프하도록 되어있으며 가능성정도를 포함하는 적어도 하나의 예측/규정방안을 생성한다. 확률정도는 새롭게 발생된 예측/규범방안에 대응하는 확신성정도의 수적표현이다. 프로세서 모듈(250)은 제3저장부(230)와 통신하여 불량에 대응되는 모래 파라미터를 이용하여 발생된 패턴을 저장한다.
자체-학습형 편집기(280)는 패턴 성형 엔진(260), 예측-규범 모듈(270)과 통신하며 또한 임시 저장부(282)와 결정자(284), 비교기(286)를 포함한다. 자체-학습형 편집기(280)는 패턴 성형 엔진(260)에 의해 발생된 다차원곡선을 임시 저장부(282)에 저장하도록 되어있다. 결정자(284)는 예측/처방 방안에 존재하는 예측/처방된 불량 및 불량 유형을 결정하도록 되어있다. 비교기(286)는 결정자(284)의 예측/규정 방안에 존재하는 예측된/규정된 불량 및 불량 유형들을 학습하도록 되어있으며 또한 사용자에 의한 불량 및 불량 유형입력에 대응하는 예측된/규정된 값을 비교할뿐아니라 수정하도록 되어있다. 자체-학습형 편집기(280)는 제3저장부와 통신하여 발생된 에측/규정방안에 대응하는 불량 및 불량 유형의 수정된 값을 저장하고 업데이트한다. 또한 자체-학습형 편집기(280)는 불가능한 불량을 결정, 보유, 폐기, 업데이트하여 제3저장부에 저장을 포함하는 불가능한 불량의 불량과 관련된 행동을 취하도록 되어있다.
디스플레이 모듈(290)은 프로세서 모듈(250)과 예측-규정 모듈(270)과 통신하여 주조장사용자가 사용자 인터페이스의 그래픽현시에서 가능성정도와 연관된 데이터를 포함하는 예측/규정방안을 볼수 있도록 되어있다.
본 발명에 따라, 전형적으로 주조장 사용자는 시스템에 의해 파라미터값의 처리 및 분석을 시작하기 위해 적어도 모래 파라미터의 초기세트를 입력해야 한다. 또한 이는 시스템(200)이 주물 불량의 감소를 위해 현존 주조장에서 주조장사용자에 의해 이용되게 되는 바람직한 예측/규정 방안을 제공할수 있게 한다.
도3a와 3b는 도2에 도시된 주조장에서 주물불량의 감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 시스템구현을 위한 방법(300)에 대응하는 흐름도를 포함하는 단계들을 도시한다. 상기 방법(300)은 하기의 단계들을 포함한다:
본 발명에 따라 초기 모래 파라미터에 속하는 데이터를 저장하는 단계는 또한 모래의 제2세트에 속하는 데이터를 저장하는 단계를 포함하며 모래관련 주물을 감소시키기 위한 관련 금속주물파라미터들은 분쇄지수와 모래 대 금속 비율, 건조조성세기, 혼합기에서의 귀환모래온도, 심형모래투과, 시료 중량, 취성지수, 콘 졸트 테스트(cone jolt test), 전단강도, 변형값, 점착성, 습태인장강도, 고온강도, 유동성, 주형경도, 인성, 밀도, 소결온도, 내구성, 성형-가스발생, 금속투과, 에어세트(air-set)세기, 성형성, 체 분포, 알갱이형상, 벤토나이트함량, M B 값, 겔화시간, 팽창능력, 금속관련 파라미터들로 이루어진 그룹으로부터 선택된다.
본 발명에 따라, 예측/규정불량값을 획득하기 위한 복합방정식의 처리 및 매핑(map)단계는 또한 가능성정도를 포함하는 예측/규정방안과 사용자가 읽을수 있는 형식의 그래픽으로 나타낸 연관된 데이터를 현시하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따라, 예측/규정불량값을 획득하기 위한 복합방정식을 처리 및 매핑(map)하는 단계는 또한 예측/규정방안에서 존재하는 예측되는 불량과 불량 유형을 결정한 다음 불량과 불량 유형에 대응되는 예측값을 사용자가 입력한 실지 불량 및 불량 유형을 이용하여 비교 및 수정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따라, 사용자에 의한 실지 불량과 불량 유형입력을 이용하여 불량과 불량 유형에 대응되는 예측 값을 비교 및 수정하는 단계는 또한 제3저장부에 예측/규정방안에 존재하는 수정된 불량 및 불량 유형을 저장 및 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따라, 예측/규정방안에 존재하는 예측된 불량과 불량 유형을 결정하는 단계는 또한 일어날 가능성이 적은 불량의 불량과 관련한 조치를 취하는 단계를 포함하며, 여기서 상기 조치는 일어날 가능성이 적은 불량의 결정 및 보유, 폐기, 업데이트, 제3저장부에로의 저장으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따라, 도4는 도1에서 도시된 바와 같이 모델작성모듈(140)을 이용한 수학적모델합성을 위한 개략적인 데이터 흐름도를 도시한다. 모델 작성모듈(140)은 데이터 정제 모듈(140A), 데이터 스케일링 모듈(140B), 클러스터 그룹화 모듈(140C), 클러스터 구획 분할 모듈(140D), 클러스터 재할당 모듈(140E), 분석모듈(140F), 최적-적합모듈(140G)을 포함한다. 데이터 정제 모듈(140A)은 예정된 행동을 실행하기 위한 특정 모래 파라미터에 대응하는 무 또는 제로 데이터베이스 입력을 먼저 검사할수 있도록 되어있다. 예정된 활동은 불량비율값이 없는 데이터 포인트의 배제를 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 일 실시례에서 데이터 정제 모듈(140A)은 모래파라미터에 대응되는 평균값을 계산하고 빈 값 자리에 평균값을 입력하도록 되어있다. 다른 실시례에서 데이터 정제 모듈(140A)은 선형 보간(interpolation)법을 적용하여 빈 값자리에 보간값을 삽입하도록 되어있다. 선형보간법은 두개의 알려진 데이터포인트, 즉 데이터세트와 근사값 사이에 적용될수 있다. 이 방법은 데이터 정제 모듈(140A)이 빈 값을 채우고 또한 필요없는 데이터 포인트를 폐기하고 따라서 정제된 데이터 세트를 생성할수 있도록 한다.
정제된-데이터세트는 데이터 스케일링 모듈(140B)에 의해 수신되며 데이터 스케일링 모듈(140B)은 정제된-데이터 내에서 목표 범위를 결정 및 선택하도록 되어있으며 또한 범위 [0, 1] 또는 [-1, 1]에서 목표 데이터를 스케일링/표준화하도록 되어있다. 목표 데이터를 스케일링하기 위해 사용된 수학식(1)은 하기와 같이 표현된다:
여기서 x 는 원래값이며, x' 는 스케일링된 값 또는 평균화된 값이다. 예를 들어 선택된 데이터는 [1600, 2000] 범위내로 특징지어진 파라미터생형압축강도(GCS)와 관련된다. 식(1)에 따라 목표 데이터 포인트( x )에 대한 스케일링된 값( x' )은 0.375이며 스케일링된 값은 [0 < 0.375 < 1]의 주어진 범위내에 있다. 데이터 스케일링 모듈(140B)의 출력은 스케일링된 데이터 세트로 정의된다. 클러스터 그룹화 모듈(140C)은 스케일링된 모듈(140B)로부터 스케일링된 데이터세트를 수신하며 매개의 모든 모래 파라미터에 대응하는 스케일링-데이터에 속하는 등급 거리 지수(GD-index)로 정의된 파라미터에 대한 출력값을 계산한다. GD-지수는 주어진 수학식(2)에 데이터를 넣어 계산한다:
여기서 GD지수,c:-'c' 클러스터 구획에 대한 GD_지수
N :-데이터 포인트의 총 수
c :-클러스터들의 최적 수
주어진 데이터 세트는 클러스터들의 수를 증가시키는 방법으로 다회에 걸쳐 매 클러스터 구획 분할 경우마다 갈라진다. 결국, GD-지수값들은 GD-목록에 기입된다. 클러스터 그룹화 모듈(140C)은 목록으로부터 최대GD-지수값을 식별하고 식별된 GD-지수값에 대응하는 클러스터들을 결정하도록 되어있다. 클러스터 그룹화 모듈(140C)의 출력은 주어진 데이터 세트에 대한 클러스터( c* )들의 최적 수를 달성하기 위한 것이다.
클러스터 분할 모듈(140D)은 클러스터 그룹화 모듈(140C)로부터 주어진 데이터 세트와 클러스터들의 최적 수를 수신한다. 클러스터들( c* )의 최적수에 기초하여 클러스터 분할 모듈(140D)은 주어진 데이터 세트를 퍼지 c-평균 알고리즘 방법과 k-평균 알고리즘 방법, 예측-최대화방법, 플레임(flame) 클러스터링 방법, 소음을 이용한 애플리케이션인 밀도-기반 공간 클러스터링(DBSCAN)과 같은 클러스터링 방법을 이용하여 ( c* ) 퍼지 구획들에 갈라넣도록 되어있다. 클러스터 분할 모듈(140D)의 일 실시례에서는 클러스터 분석을 위해 퍼지c-평균 알고리즘 방법을 적용한다. 클러스터 분석에서, 데이터 클러스터링은 클러스터 또는 분류에 따라 데이터 요소들을 분류화하는 공정이다. 이는 클러스터에 따르는 데이터 항목들이 될수록 유사하도록 하기 위해 진행된다. 또한 서로 다른 클러스터들의 데이터 항목들은 될수록 유사하지 않도록 한다. 클러스터 분할 모듈(140D)은 거리, 연관성, 강도와 같은 측정값들을 이용한다. 퍼지 클러스터링 방법에서, 데이터 요소들은 하나이상의 클러스터와 매개의 데이터 요소들과 관련된 성원수준에 속할수 있을 것이다. 이는 데이터 요소와 특정 클러스터 사이의 연관세기를 나타낸다. 클러스터 분할 모듈(140D)은 퍼지 클러스터링 방법을 이용하여 데이터요소들에 성원수준을 할당하고 성원수준을 학습하여 데이터 요소를 하나이상의 클러스터에 할당한다.
퍼지 c-평균 알고리즘에서 이용된 주어진 수학식(3)과 수학식(4), 수학식(5)은 하기와 같다.
여기서 Xj- jth 데이터 포인트, q - 퍼지화수값, u ij - ith 클러스터에 대한 jth 데이터 포인트의 성원, N - 데이터 포인트의 총 수이다.
퍼지 c-평균 알고리즘 방법을 구현하기 위해 클러스터 분할 모듈(140D)이 진행한 방법은 하기의 단계들을 포함한다:
본 발명에 따라, 클러스터 분할 모듈(140D)은 식별된 클러스터와 할당된 성원 수준을 클러스터 재할당 모듈(140E)에 전달한다.
클러스터 재할당 모듈(140E)은 데이터 포인트의 문턱값과 클러스터의 데이터 포인트를 비교하고 문턱값보다 적은 데이터 포인트를 가진 클러스터를 폐기하도록 되어있다. 클러스터 재할당 모듈(140E)은 폐기된 클러스터의 데이터 포인트들을 남아있는 클러스터 세트들에 재할당하도록 되어있다.
주어진 데이터 세트에 남아있는 클러스터들은 클러스터들의 추가 분석을 위해 분석 모듈(140F)에 공급된다. 일 실시례에서, 분석 모듈(140F)은 상관 파라미터들의 주어진 클러스터의 데이터 포인트들을 주성분으로 정의된 선형 무상관 파라미터들의 데이터 포인트 세트로 전환시키는 주성분 분석방법을 이용한다. 이는 직교 전환 매트릭스를 구현하여 진행되며, 여기서 주어진 클러스터의 데이터 포인트들은 매트릭스에 배렬된다. 주성분의 수값은 초기 파라미터의 수값보다 적거나 같다. 주성분 분석방법을 이용한 클러스터분석을 위한 방법은 하기의 단계들을 포함한다:
본 발명에 따라, 변환된 데이터 세트에 대한 평균 공-분산 매트릭스들이 계산된다. 매개의 클러스터는 이들 평균 및 공분산값을 갖는 정규 분포에 의해 특징지어진다. 매트릭스 ( m i )에서 i th 요소의 평균값은 수학식(6)을 이용하여 계산된다:
j th 행과 k th 열에서의 공분산 매트릭스의 값은 수학식(7)을 이용하여 계산된다:
주성분 분석을 이용한 클러스터 분석을 위한 분석 모듈(140F)의 출력과 수학식(6)과 수학식(7)을 이용하여 형성된 평균값과 공분산 매트릭스들의 계산값은 최적-적합 모듈(140G)에 삽입된다. 최적-적합모듈(140G)은 계산된 평균-공분산 매트릭스에 대해 선형회귀방법을 구현하도록 되어있다. 이는 데이터 세트의 입력특성과 데이터 세트의 출력특성을 연관시키기 위해 진행된다. 최적-적합모듈(140G)은 정제된-데이터 세트와 스케일링된 데이터세트, 클러스터분석이후 검색된 데이터 세트, 출력 데이터 세트들을 고려하여 매 클러스터들에 대한 선형 모델을 작성할수 있게 되어 있다. 이 선형 회귀모델의 계수는 수학식(8)을 이용하여 얻어진다:
최적-적합모듈(140G)은 주어진 데이터 세트에서 모래 파라미터에 대응하는 데이터 포인트의 가능성 분포를 도시하는 최적-적합모델을 생성한다.
도5a와 5b는 도1의 처리엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 불량 예측기 모듈(500)을 위한 주조장 데이터입력과 데이터출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시방식의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다. 주조장 사용자는 컴퓨터를 통하여 주물불량감소를 목적으로 하는 모래 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 접속하며, 주조장 사용자는 입력 스크린 도 5a를 거쳐 입력을 제공하도록 되어있으며 파라미터 불량 예측기 모듈(500)의 출력 스크린 도 5b에 제공된 입력에 대응하는 출력을 볼수 있도록 되어 있다. 주조장 사용자는 적어도 드롭다운 메뉴의 라인(line)-이름(510), 제조해야 할 바람직한 부품과 관련된 드롭다운 메뉴의 부품-이름(520), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 파라미터-목록에서 필요한 하나이상의 파라미터를 선택할수 있게 하기 위한 파라미터-선택장치(530), 사용자가 선택된 파라미터에 대응하는 바람직한 값을 입력하도록 하기 위한 값-입력 구역(540), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 불량 유형 목록으로부터 하나이상의 불량을 선택할수 있도록 하기 위한 불량-선택장치(550), 사용자가 자기의 주조장에서 받은 불량 비율을 계산하려고 하는 날짜를 지적할수 있도록 하기 위한 날짜 구역(560)을 선택할수 있도록 되어있다. 사용자가 검색단추(570)를 누르면 파라미터 불량 예측기 모듈(500)은 수신된 모든 사용자 입력에 대응하는 언급된 날짜에 수신된 불량에 대한 내부계산을 시작한다. 파라미터 불량 예측기 모듈(500)에 의해 출력이 발생되며 파라미터 불량 예측기 모듈(500)은 처음에 제공된 사용자 입력들에 대한 간단한 개요를 현시하는 입력-개요 구역(570)과 불량비율과 확신성 비율을 현시하는 불량-예측 구역(590)을 포함한다. 파라미터 불량 예측모듈(500)은 확신성비율을 계산하기 위해 마할라노비스(Mahalanobis) 거리 방법을 적용한다. 확신성 비율을 계산하기 위해 이용된 수학식(9)은 하기와 같다:
여기서 평균값 (μ) = (μ1, μ2, μ3,.....μNT)와 공분산 매트릭스(S)를 갖는 값들의 그룹으로부터 다변량 확률 변수(x) = (x1, x2, x3,.....xNT)이다.
본 발명에 따라, 파라미터 불량 예측기 모듈(500)은 도4에 도시된 모델 작성 모듈(140)의 모듈들 중 적어도 하나의 모듈을 이용한다.
도 6a-6d는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 인접 로케이터(600)를 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다. 주조장 사용자는 컴퓨터를 통하여 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 접속하며, 주조장 사용자는 입력 스크린 도6a를 거쳐 입력자료를 제공하도록 되어있으며 파라미터 불량 예측기 모듈(600)의 출력 스크린 도 6b - 6d에 제공된 입력에 대응하는 출력을 볼수 있도록 되어 있다. 파라미터 인접 로케이터 모듈(600)은 사용자에 의해 제공된 입력 파라미터값의 인접에 있는 데이터베이스 저장부에 저장된 주어진 데이터 세트에서 필요한 데이터 포인트의 수를 찾아내도록 되어있다. 파라미터 인접 로케이터 모듈(600)을 이용하여 주조장사용자는 선택된 주조장 라인과 부품이 사용자에 의해 입력된 입력파라미터값으로 작동할 때 관측될수 있는 불량 비율 값의 범위에 도달하도록 되어있으며 또한 사용자는 정보를 자기가 보려고 하는 불량예상의 가장 가까운 수로, 예를 들어 5로 낮출수 있다. 주조장 사용자는 적어도 드롭다운 메뉴의 라인-이름(605), 제조해야 할 바람직한 부품과 관련된 드롭다운 메뉴의 부품-이름(610), 사용자가 인접불량을 계산하려고 하는 날짜범위와/또는 특정 데이터를 지적할수 있도록 하기 위한 날짜구역(615), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 파라미터-목록에서 필요한 하나이상의 Ⅰ-형 파라미터를 선택할수 있게 하기 위한 파라미터-선택장치(620), 사용자가 선택된 파라미터에 대응하는 바람직한 값을 입력하도록 하기 위한 값-입력 구역(625), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 불량 유형 목록으로부터 하나이상의 불량을 선택할수 있도록 하기 위한 불량-선택장치(630), 사용자가 목록에서 체크인/텍스트 추가 Ⅱ-형 파라미터를 선택할수 있도록 되어있는 옵셔널-선택장치(635)를 선택할수 있도록 되어있다. 불량-선택장치(630)는 또한 사용자가 요구하는 불량 범위 및 대응 불량을 선택/제공하도록 되어있다. 옵셔널-선택장치(635)는 소수 비표시, 이중 Y, 설명문 비표시, 값, 경향선, 차이, 평균, 중앙값, 도구팁(tooltip) 비표시, 가장 가까운 예측의 수, 접근비율을 포함하지만 이에 제한되지 않는 Ⅱ-형 파라미터를 포함한다. 선택적으로, 만일 모든 사용자 입력 데이터가 특정 거리 비율내에서 제공된 경우, 사용자는 접근 비율을 선택할수 있으며 인접 텍스트 박스에서 거리 비율을 지정할수 있다. 사용자는 자기의 요구에 따라 목록에 파라미터와/또는 파라미터값을 추가 또는 제거할수 있도록 되어있다. 사용자가 검색 단추(640)를 누르면 파라미터 인접 로케이터 모듈(600)은 모든 사용자 입력에 대응하는 수신된 인접 불량들과 수신된 지적된 날짜에 대응하는 인접 파라미터 값들의 내부계산을 시작한다. 사용자에 의해 제공된 거리 비율 값은 파라미터 인접 로케이터 모듈(600)이 주어진 데이터 세트에서 인접 데이터 포인트의 반경을 제한하도록 한다. 예를 들어, 만일 사용자에 의해 제공된 거리 비율 값이 5로 입력된 경우, 파라미터 인접 로케이터 모듈(600)은 주어진 데이터 세트에서 가장 먼 지점(최대 거리)사이의 거리를 계산하고 이 최대 거리의 5퍼센트(5%)를 인접지역/범위를 한정하기 위한 반경으로 이용한다. 파라미터 인접 로케이터 모듈(600)에 의해 생성된 출력은 처음에 제공된 사용자 입력들에 대한 간단한 개요를 현시하는 입력-개요 구역(570)과 사용자 입력구역에서 선택된 불량 유형으로 인도하는 사용자 선택 Ⅰ-형 파라미터에 대응하는 수범위값을 현시하는 인접 범위 구역(650), 선택된 날짜범위내의 매 날짜에 대응하는 수신된 인접 불량 비율을 현시하는 인접 불량 구역(655), 데이터베이스에서 발견된 인접 불량의 수값에 대응하는 파라미터값의 목록을 날짜와 함께 현시하는 인접 입력 파라미터구역(660), 대응 파라미터값에 기초하여 불량에 기여하는 파라미터의 특징을 나타내는 그래픽 표시(665)를 포함한다. 인접 범위 구역(650)과 인접 불량 구역(655), 인접 입력 파라미터 구역(660)에 현시된 데이터는 사용자에 의해 선택된 데이터 포인트의 수에 대응되거나 또는 선택된 거리 비율내에 존재하는 입력 포인트의 인접내에 있는 데이터 포인트에 대응한다. 인접불량구역(655)과 인접입력파라미터구역(660)에 현시된 데이터는 입력포인트로부터의 거리가 커지는 순서로 배렬된다.
본 발명에 따라, 파라미터 인접 로케이터모듈(600)은 도4에 도시된 모델작성모듈(140)의 모듈들 중 적어도 하나의 모듈을 이용한다.
도7a와 7b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 파라미터 앵커 불량 예측기 모듈(700)을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다. 컴퓨터를 통하여 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 접속하는 주조장 사용자는 입력 스크린 도7a를 통하여 입력을 제공하도록 되어있으며 파라미터 앵커 불량 예측기 모듈(700)의 출력 스크린 도7b에서 제공된 입력에 대응하는 출력을 볼수 있도록 되어있다. 주조장 사용자는 적어도 드롭다운 메뉴의 라인 이름(705), 제조해야 할 바람직한 부품과 관련된 드롭다운 메뉴의 부품-이름(710), 사용자가 인접불량을 계산하려고 하는 날짜범위와/또는 특정 데이터를 지적할수 있도록 하기 위한 날짜구역(715), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 파라미터-목록에서 필요한 하나이상의 Ⅰ-형 파라미터를 선택할 수 있게 하기 위한 파라미터-선택장치(720), 사용자가 선택된 파라미터에 대응하는 바람직한 값을 입력하도록 하기 위한 값-입력 구역(725), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 불량 유형 목록으로부터 하나이상의 불량을 선택할수 있도록 하기 위한 불량-선택장치(730)를 선택할수 있도록 되어있다. 사용자는 자기의 요구에 따라 목록에 파라미터와/또는 파라미터값을 추가 또는 제거할수 있도록 되어있다. 사용자가 검색단추(735)를 누르면 파라미터 앵커 불량 예측기 모듈(700)은 수신된 모든 사용자 입력에 대응하는 날짜가 표기된 불량의 내부계산을 시작한다. 파라미터 앵커 불량 예측기 모듈(700)에 의해 출력이 발생되며 파라미터 앵커 불량 예측기 모듈(700)은 처음에 제공된 사용자 입력들에 대한 간단한 개요를 현시하는 입력-개요 구역(740)과 불량비율과 확신성비율을 현시하는 불량-예측 구역(745), 파라미터-선택장치(720)에서 선택되지 않은 값-입력구역(725)에 제공된 파라미터 값들에 대응하는 남아 있는 파라미터에 대한 수값제안을 현시하는 파라미터-제안 구역(750)을 포함한다. 파라미터 앵커 불량 예측기 모듈(700)은 주조장 사용자가 특정 값에 관하여 파라미터를 앵커 또는 고정시킬수 있게 하며 또한 남아 있는 파라미터들에 대해 불량 비율이 가장 낮고 확신성 비율이 최대한 높아지는 방식으로 수값을 제안한다.
본 발명에 따라, 파라미터 앵커 불량 예측기 모듈(700)은 도4에 도시된 모델 작성 모듈(140)의 모듈들 중 적어도 하나의 모듈을 이용한다.
도8a와 8b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리 모듈(250)에 의해 이용되는 최저-고준위 불량 로케이터 모듈 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다. 주조장 사용자는 컴퓨터를 통하여 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 접속하며, 주조장 사용자는 입력 스크린을 거쳐 입력자료를 제공하도록 되어있으며 도8a 파라미터 최저-고준위 불량 로케이터 모듈(800)의 출력 스크린 도 8b에 제공된 입력에 대응하는 출력을 볼수 있도록 되어 있다. 최저-고준위 불량 로케이터 모듈(800)은 주어진 최대 및 최소 범위내의 그리고 주어진 시간내에서의 주어진 불량 유형에 대한 최고값과 최저값을 사용자에게 제공하도록 되어있다. 주조장 사용자는 적어도 드롭다운 메뉴의 라인 이름(805), 제조해야 할 바람직한 부품과 관련된 드롭다운 메뉴의 부품-이름(810), 사용자가 불량 유형에 대응하는 수신된 불량을 계산하려고 하는 날짜범위와/또는 특정 데이터를 지적할수 있도록 하기 위한 날짜구역(815), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 파라미터-목록에서 필요한 하나이상의 Ⅰ-형 파라미터를 선택할수 있게 하기 위한 제1파라미터-선택장치(820), 사용자가 선택된 파라미터에 대응하는 바람직한 값을 입력하도록 하기 위한 값-입력 구역(825), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 불량 유형 목록으로부터 하나이상의 불량을 선택할수 있도록 하기 위한 불량-선택장치(830), 사용자가 목록에서 Ⅱ-형 파라미터에 대한 수값을 제공하도록 하기 위한 제2파라미터-세트를 선택할수 있도록 되어있는 추가-선택장치(835)를 선택할수 있도록 되어있다. 불량-선택장치(830)는 또한 사용자가 요구하는 불량범위 및 대응 불량값을 선택/제공하도록 되어있다. 제2파라미터-세트(835)는 목록에 불량 하계값과 불량 상계값을 포함하는 그러나 이에 제한되지 않는 Ⅱ-형 파라미터를 포함한다. 만일 다수의 불량 유형이 선택된 경우, 사용자는 불량-선택장치(830)에서 선택된 매개의 불량 유형에 대하여 불량 하계값과 불량 상계값을 지정하여야 한다. 사용자는 자기의 요구에 따라 목록에서 파라미터 및/또는 파라미터값을 추가 또는 제거할수 있다. 사용자가 검색 단추(840)를 누루면 최저-고준위 불량 로케이터 모듈(800)은 사용자에 의해 지정된 최고 및 최저 불량의 주어진 범위내에서 수신된 인접 불량의 내부 계산을 개시한다. 최저-고준위 불량 로케이터 모듈(800)에 의해 생성된 출력은 처음에 제공된 사용자 입력들에 대한 간단한 개요를 현시하는 입력-개요 구역(845), 사용자에 의해 지정된 불량 하계값에 대응하는 주물불량이 달성된 주어진 파라미터들의 목록에 대응하는 값을 현시하는 최저-파라미터값구역(850), 사용자에 의해 지정된 불량 상계값에 대응하는 주물불량이 달성된 주어진 파라미터들의 목록에 대응하는 값을 현시하는 최고-파라미터 값구역(855)을 포함한다.
본 발명에 따라, 최저-고준위 불량 로케이터 모듈(800)은 도4에 도시된 모델 작성 모듈(140)의 모듈들 중 적어도 하나의 모듈을 이용한다.
도9a - 9d는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리 모듈(250)에 의해 이용되는 중요 파라미터 예측기 모듈(900)을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다. 주조장 사용자는 컴퓨터를 통하여 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 접속하며, 주조장 사용자는 입력 스크린을 거쳐 입력자료를 제공하도록 되어있으며 도9a 중요 파라미터 예측기 모듈(900)의 출력 스크린 도9b와 9d에 제공된 입력에 대응하는 출력을 볼수 있도록 되어 있다. 중요 파라미터 예측기 모듈(900)은 불량 유형에 대해 영향을 주는 파라미터의 목록을 제공하고 주조장에서 주물이 진행되는 동안 주조장 사용자에 의해 고려될수 있는 입력 파라미터값을 제안하도록 되어있다.
주조장 사용자는 적어도 드롭다운 메뉴의 라인 이름(905), 제조해야 할 바람직한 부품과 관련된 드롭다운 메뉴의 부품-이름(910), 사용자가 불량 유형에 대응하는 수신된 불량을 계산하려고 하는 날짜범위와/또는 특정 데이터를 지적할수 있도록 하기 위한 날짜구역(915), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 파라미터-목록에서 필요한 하나이상의 Ⅰ-형 파라미터를 선택할수 있게 하기 위한 제1파라미터-선택장치(920), 사용자가 선택된 파라미터에 대응하는 바람직한 값을 입력하도록 하기 위한 값-입력 구역(925), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 불량 유형 목록으로부터 하나이상의 불량을 선택할수 있도록 하기 위한 불량-선택장치(930), 사용자가 목록에서 Ⅱ-형 파라미터들에 대한 수값을 제공하도록 하기 위한 제2파라미터-세트를 선택할수 있도록 되어있는 옵셔널-선택장치(935)를 선택할수 있도록 되어있다. 불량-선택장치(930)는 또한 사용자가 요구하는 불량범위 및 대응 불량값을 선택/제공하도록 되어있다. 옵셔널-선택장치(935)는 소수 비표시, 이중 Y, 설명문 비표시, 값, 경향선, 차이, 평균, 중앙값, 도구팁(tooltip) 비표시, 가장 가까운 예상값, 접근비율을 포함하는 그러나 이에 제한되지 않는 Ⅱ-형 파라미터를 포함한다. 사용자가 검색단추(940)를 누르면 중요파라미터예측기 모듈(900)은 불량에 기여하는 파라미터와 파라미터값의 내부계산을 시작한다. 사용자는 자기의 요구에 따라 목록에서 파라미터 및/또는 파라미터값을 추가 또는 제거할수 있다. 중요 파라미터예측기 모듈(900)에 의해 생성된 출력은 처음에 제공된 사용자 입력들에 대한 간단한 개요를 현시하는 입력-개요 구역(945)과 주어진 데이터 세트에 기초하여 총 모래 불량 수량 비율에 대한 히트 맵(heat map)을 현시하는 제1히트 맵(heat map)구역(950), 주조장에서 주물을 진행하는 동안 현시된 파라미터 값들이 이용되는 경우 달성되게 되는 최적 불량을 현시하는 제2 히트 맵(heat map) 구역(955), 지정된 입력에 기초하여 달성된 최저 불량을 현시하는 제3히트 맵(heat map) 구역(960)을 포함한다. 제1 히트 맵(heat map) 구역(950)은 총 모래 불량 수량 비율에 관계되는 파라미터들을 플러스(+)기호 또는 마이너스(-)기호와 결합된 가중(weightage)수치와 함께 현시한다. 또한 제1 히트 맵(heat map) 구역(950)은 주어진 데이터 세트에서 파라미터들과 불량들사이의 관계를 나타낸다. 제1 히트 맵(heat map) 구역(950)에 현시된 파라미터들은 선택된 불량 유형에 미치는 영향이 감소되는 순서로 배렬된다.
제2 히트 맵(heat map) 구역(955)은 제1투플(tuple)의 선택된 파라미터들에 대응하는 값들을 현시하며 제2투플(tuple)의 파라미터들에 대응하는 예측된 현재/최적 값을 현시한다. 파라미터들에 대응하는 예측된 최적값은 높은 확신성비율과 최저 불량비율값과 관련된다. 현재값과 최적값 모두에 대한 불량퍼센트는 선택된 주조장 라인과 부품, 불량 유형을 이용하여 작성된 예상모듈을 이용하여 계산된다. 제2히트 맵(heat map) 구역(955)에서 현시된 제3투플(tuple)은 선택된 파라미터 값 또는 사용자 입력과 최적 예측 파라미터값 사이의 차이에 대응하며 플러스(+)기호 또는 마이너스(-)기호가 함께 사용된다. 플러스(+)기호는 입력 파라미터와 불량사이의 직접적인 상관 관계를 나타낸다. 마이너스(-)기호는 입력파라미터와 불량사이의 역상관 관계를 나타낸다. 파라미터의 값들은 파라미터들이 최적 불량을 달성하기 위해 이동될수 있는 값들을 나타낸다. 제2 히트 맵(heat map) 구역(955)에서 파라미터들은 하기에 기초하여 배렬된다:
제2히트 맵(heat map) 구역(955)에서, 제1렬에서 현시된 파라미터들은 남아있는 파라미터들과 비교할 때 선택된 불량 유형의 불량퍼센트에서 최대감소를 가져올수 있다. 제2히트 맵(heat map) 구역(955)은 주조장 사용자에게 계산된 최적 영역안에서 주어진 파라미터 세트에 대한 최저 수값의 불량퍼센트를 생성하는 파라미터의 최적 값을 고려하도록 제안할수 있다. 최적 영역은 주어진 데이터 세트의 계산된 클러스터에서 최저 값과 대응하는 영역과 관련된다. 제3 히트 맵(heat map)구역(960)은 제1 투플(tuple)에서는 선택 파라미터에 대응하는 값과 제2투플(tuple)에서는 파라미터들에 대응하는 최저 불량이 달성된 값을 현시한다. 제3 히트 맵(heat map)구역(960)에 현시된 제3투플(tuple)은 선택 파라미터 값 또는 사용자 입력과 최저 불량이 달성된 파라미터값 사이의 차이에 대응하며 플러스(+)기호 또는 마이너스(-)기호가 함께 사용된다. 플러스(+)기호는 입력 파라미터와 불량사이의 직접적인 상관 관계를 나타낸다. 마이너스(-)기호는 입력 파라미터와 불량사이의 역상관 관계를 나타낸다. 파라미터의 값들은 파라미터들이 최적불량을 달성하기 위해 이동될수 있는 값들을 나타낸다. 제3 히트 맵(heat map) 구역(960)에서 파라미터들은 하기에 기초하여 배렬된다:
최저 불량은 주어진 데이터 세트에서 지금까지 달성되였던 가장 낮은 비-제로(non-zero) 불량값을 의미한다. 만일 주조장에서 불량-선택장치(930)의 다수 불량 유형을 선택하고 사용자 입력을 제공하는 경우 중요 파라미터 예측기 모듈(900)은 사용자에 의해 선택된 매 불량 유형에 대해 제1 히트 맵(heat map) 구역(950)과 제2 히트 맵(heat map) 구역(955), 제3 히트 맵(heat map) 구역(960)을 계산하도록 되어있다. 중요 파라미터 예측기 모듈(900)의 일 실시례에서 상기 서술된 계산된 분석은 불량퍼센트와 불량 유형에 영향을 주는 파라미터들과 이들의 대응 값에 대한 보다 용이한 이해를 제공하기 위해 사용자가 읽을수 있는 형식의 그래픽 또는 도 방식으로 나타낼수 있다.
본 발명에 따라, 중요 파라미터 예측기 모듈(900)은 도 4에 도시된 모델 작성 모듈(140)의 적어도 하나의 모듈을 이용한다.
도10a와 10b는 도1의 처리 엔진(150)과 도2의 처리모듈(250)에 의해 이용되는 불량 히트 맵(heat map) 모듈(1000)을 위한 데이터입력과 데이터 출력의 실례를 보여주는 본 발명의 일 실시례의 웹사이트 스크린 화면을 도시한다. 컴퓨터를 통하여 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 접속하는 주조장 사용자는 입력 스크린 도10a를 통하여 입력을 제공하도록 되어있으며 불량 히트 맵(heat map) 모듈(1000)의 출력 스크린 도10b에서 제공된 입력에 대응하는 출력을 볼수 있도록 되어있다. 주조장 사용자는 적어도 드롭다운 메뉴의 라인 이름(1005), 제조해야 할 바람직한 부품과 관련된 드롭다운 메뉴의 부품-이름(1010), 사용자가 드롭다운 메뉴에 현시된 불량 유형 목록으로부터 하나이상의 불량을 선택할수 있도록 하기 위한 불량-선택장치(1015)를 선택할수 있도록 되어있다. 사용자는 자기의 요구에 따라 목록에 파라미터와/또는 파라미터값을 추가 또는 제거할수 있도록 되어있다. 사용자가 검색단추(1020)를 누르면 불량 히트 맵(heat map) 모듈(1000)은 주어진 데이터 세트의 전체적인 분석에 기초하여 파라미터와 불량 유형사이의 관계를 결정하기 위한 내부계산을 시작한다. 불량 히트 맵(heat map) 모듈(1000)에 의해 생성된 출력은 처음에 제공된 사용자 입력들에 대한 간단한 개요를 현시하는 입력-개요 구역(`1025)과 주어진 데이터 세트에 기초하여 총 모래불량수량비율에 대한 히트 맵(heat map)을 현시하는 제1 히트 맵(heat map) 구역(1030), 주어진 데이터 세트에 대한 블로홀기계처리단계퍼센트를 현시하는 제2 히트 맵(heat map)구역(1035)을 포함한다. 제1 히트 맵(heat map) 구역(1030)과 제2 히트 맵(heat map) 구역(1035)에서 가중(weightage)과 함께 현시된 파라미터들은 불량 유형에 대한 이들(파라미터)의 영향이 작아지는 순서로 배렬되었다. 파라미터에 대응하는 가중(weightage)수치 값은 플러스(+)기호와 마이너스(-)기호로 현시된다. 플러스(+)기호는 입력파라미터와 불량사이의 직접적인 상관관계를 나타낸다. 마이너스(-)기호는 입력파라미터와 불량사이의 역상관관계를 나타낸다.
본 발명에 따라 불량에 기여하는 파라미터들과 또한 특정 불량 유형으로 인도하는 파라미터들이 하기에서 서술되었다. 불량 유형은 깨진 주형불량, 블로홀 기계처리 및 주조단계불량, 핀 홀(pin hole) 처리 및 주조단계불량, 모래융해불량, 연소불량, 부식불량, 모래강하불량, 개재물 주조 및 기계처리단계불량, 금속투과불량, 스캡(scabbing)불량, 팽창/초과치수주물불량, 익스팬션 스캡(expansion scab) 불량, 폭발성투과 불량, 러스트론 탄소(lustron carbon)결함 불량, 거친 표면불량, 래트 테일(rat tail)불량로 이루어진 그룹으로부터 선택된다.
본 발명에 따라, 깨진 주형불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다.
본 발명에 따라, 블로홀 기계 처리 및 주조단계 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 핀 홀(pin hole) 기계 처리 및 주조단계불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
o투과성증가
o습도감소
o산화철을 첨가제로 사용
o낮은 주입온도
o비청결금속(슬래그)
o산화금속
oSG철에서의 초과Mg
o금속/결합제/LCA에서 높은 질소함량-
oMn-유황 비율에서의 불균형
본 발명에 따라 모래융해불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 연소불량 유형과 관련된 불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 부식불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 모래강하불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 개재물 주조 및 기계처리단계 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 금속투과 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 스캡(scabbing) 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 팽창/초과치수주물 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 익스팬션 스캡(expansion scab) 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 폭발성투과 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 러스트론 탄소(lustron carbon)결함 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 거친 표면 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라 래트 테일(rat tail) 불량 유형과 관련된 주물불량을 최소화하기 위해 주조장사용자가 하기의 파라미터들을 구성할 것을 필요로 한다:
본 발명에 따라, 표 1은 파라미터추이에 대해 수신된 불량을 도시하는 매트릭스를 나타낸다. 도시된 불량-파라미터 매트릭스는 주조장사용자에게 파라미터들에서의 경향이 불량 유형에 어떻게 영향을 주는가에 대해 제안한다.
본 발명에 따라, 모래의 GCS세기가 낮으면 초래되는 주물 모래 혼합물은 모래가 부식되기 쉬운 것으로 하여 모래포함불량 유형을 발생시킨다. GCS의 낮은 퍼센트는 또한 깨진 주형 및 금속투과불량 유형을 초래할수 있다. 그러나 GCS의 퍼센트가 높으면 이는 주입된 주형의 한심한 해체를 초래할수 있다.
본 발명에 따라, 파라미터 압축성과 성형성은 모두 모래성질을 결정하기 위한 반죽시험에 이용된다. 그러나 압축성과 성형성은 각각 모래성질에 영향을 주는 다양한 인자들에 대한 추가적인 정보를 제공한다.
본 발명에 따라 과잉습도는 습기형성을 초래하며 또한 블로홀, 핀 홀(pin hole), 초과크기주물, 거친 완성, 스캡, 금속투과, 버클, 래트 테일(rat tail) 불량 유형을 받는데 기여한다.
본 발명에 따라 만일 활성점토의 비율이 높으면 활성 점토는 공극을 메우게 되며 투과성을 급속히 낮추게 된다. 또한 과잉활성점토는 유동성을 감소시키며 반죽에 필요한 수분함량을 증가시킨다. 추가적으로, 활성점토흐름은 소결지점을 쉽게 낮추고 산화 제1철(Fe2O3)함량의 높은 비율로 하여 모래의 내화성을 손상시킨다.
본 발명에 따라, 파라미터 투과성은 블로홀 불량 유형에 기여하며 불량비율에 대해 반비례한다.
본 발명에 따라, GFN/ AFS비율로 측정한 모래의 적합성은 투과성과, 주물표면완성, 달성할수 있는 습태 강도성질들을 포함하는 파라미터들에 대해 직접적인 영향을 준다.
본 발명에 따라, 계속적인 모래의 재순환은 일부 경우 주형틈과 부식, 스캡, 버클과 같은 불량 유형들을 나타내며 또한 불량을 받게 되는 경향성의 증가를 나타낸다. 이들 불량은 모래주형에서 사용된 벤토나이트의 품질저하를 가져올수 있는 알칼리성에서 산성으로의 pH 값의 변화와 상호 관련될수 있다. 또한 이는 벤토나이트의 한심한 활성화를 초래하며 이는 pH값을 읽고 pH값의 변화와 활성개선에 도움을 주는 탄산나트륨과 같은 적합한 화학제를 첨가하여 수정되게 된다. 낮은 pH값을 갖는 성형모래는 알칼리교환을 허용하지 않고 모래알갱이들의 보다 높은 면적을 커버하기 위해 팽창 및 증가하는 벤토나이트의 성질을 감소시키며 따라서 GCS파라미터에 영향을 준다.
본 발명에 따라, 어란석 또는 얼리털라이제이션(oolitalization) 공정은 모든 새로운 성형모래들에 비해 상기 성형모래가 보다 유리한 성질을 가지게 되는 요인을 론증한다.
본 발명에 따라, 파라미터 모래 대 금속 비율은 매 주물작업에 따라 다양하며 귀환모래 LOI와 활성점토함량, 온도를 포함하는 귀환모래파라미터에 직접적인 영향을 준다.
본 발명에 따라 파라미터 건조압축세기는 점토결합제를 포함한 성형모래에서 습기함량과 함께 급속히 증가한다. 점토가 없는 높은 물함량은 물이 모래알갱이사이에 공간을 차지하는 것으로 하여 주형이 건조되였을 때 공극이 발생되게 한다.
본 발명에 따라, 주물 모래 대 금속의 비율과 무게에서의 차이로 인해, 귀환모래의 온도는 다양하며 다음번 주물작업을 위해 혼합 및 준비되는 모래에 대해 현저한 영향을 미친다.
본 발명에 따라 불균일한 경도로 특징지어지는 주형은 일정한 지점들에서는 무르다. 모래주형에서의 연성은 낮은 유동성을 나타내며 주물의 확대(팽창) 및/또는 거친 주물 표면을 가져온다. 이는 주물의 측면 수직벽상에서 특히 명백히 나타난다.
본 발명에 따라, 콘 졸트(cone jolt) 인성시험은 단계별 틈확대에 따라 실패가능성이 증가하는 것으로 하여 성질에 있어서 동적이다. 콘 졸트 테스트(cone jolt test)에서, 표준시료는 콘 페니트레이터(cone penetrator)의 완전무게를 지지하면서 다져지며 실패할 때까지의 졸트(jolt) 수가 계산된다. 이는 매우 간단하고 빠른 모래시험기술이며 생산환경에 대해서도 이상적으로 부합된다. 30번보다 적은 수의 졸트(jolt)에서 실패하는 경우 취성모래로 정의한다. 재혼합되거나 재사용되지 않은 모래는 취성모래로 분류된다. 실험실혼합은 14 -18 졸트(jolt)에 달한다. 모래는 재사용되거나 재혼합될수록 강하게 된다. 대량의 심형모래의 유입은 모래 조성과 성질이 새 취성 모래 또는 실험실혼합물과 유사하게 만든다.
본 발명에 따라 생형사의 변형은 모래가 습기를 갖는 경우 급속히 증가된다. 무겁거나 습한 쪽으로 반죽된 모래는 쉽게 확장되며 최적작업습기함량으로 반죽된 모래 점조도에 비해 초과중량주물을 초래하게 된다.
본 발명에 따라, 습기가 증발되면 모래는 높은 온도에서 강도를 소유해야 할 필요성이 제기되며, 모래의 고온강도는 특히 섭씨 800-850(℃)도 인접의 보다 낮은 온도범위에서 습기함량이 증가하는데 따라 증가된다. 주형벽에 대해 가해지는 액체 또는 가요성원료의 금속정력학적압력은 주형확대를 초래할수 있다. 또한 만일 모래가 적합한 고온강도를 가지지 못하는 경우 주형에 주입된 액체 또는 가요성원료는 부식되거나 터지거나 깨질수 있을 것이다.
본 발명에 따라, 주형경도는 모래 시료가 모래입자들사이에 건조 결합을 나타내는 경우 낮거나/한심할 것으로 예상된다. 점토가 결합에 대해 완전히 활성이 아닌 것으로 하여 변형력에 대한 감소된 저항을 초래하게 된다. 과포화된 경우 과잉된 물은 모래알갱이들이 모래입자들사이의 약한 결합력으로 인해 미끄러지게 하며 감소된 저항력을 초래한다.
본 발명에 따라, 파라미터 밀도와 투과성은 서로에 대해 반비례하며 즉 밀도가 높으면 투과성은 낮아지게 된다.
본 발명에 따라 도11a부터 11d까지는 도1의 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템(100)과 관련된 웹사이트 사용자 인터페이스를 보여주는 제1 사례연구를 도시한다.
도 11a는 주조장 데이터 세트가 저장부에 저장된 주어진 주조장의 성능을 나타내는 사용자 계기판 구역(1110)을 도시한다. 사용자 계기판 구역(1110)은 또한 주조장 사용자가 주어진 또는 선택된 시간 주기에서 자기의 주조장의 능력을 이해할수 있도록 한다. 사례연구에서 선택된 데이터 샘플은 2013년 11월 8일부터 2013년 11월 15일 사이의 시간 주기에 속한다. 모델은 주조장 성능을 연구하기 위하여 도 1의 모델 작성 모듈(140)을 이용하여 작성되었다. 사용자 계기판 구역(1110)은 선택된 시간주기(x-축)에 관하여 그래프화된 불량 퍼센트를 보여주는 퍼센트 그래프(1112)에 의한 불량, 라인 번호1 (x-축)에 관하여 그래프된 불량 퍼센트(y-축)를 보여주는 당일-라인(line-on-date) 그래프(1114)에 의한 불량, 부품-유형에 관하여 불량 비율을 보여주는 파이 도표인 당일-부품(component-on-date) 그래프(1116)에 의한 불량, 불량 유형에 관하여 불량비율을 보여주는 파이 도표인 당일-유형(type-on-date) 그래프(1118)에 의한 불량을 포함하는 주어진 데이터 세트에 대한 도면을 제공한다.
본 발명에 따라, 부품-유형 1.4DICRblock는 당일-부품(component-on-date) 그래프(1116)에 의한 불량에서 최대불량퍼센트값9.8%를 예측하며 또한 도 9a - 9d 의 중요 파라미터 예측기 모듈(900)을 이용한 분석에서 고려된다. 중요 파라미터 예측기 모듈(900)에서 제공된 사용자 입력은 하기와 같다:
《검색》지령을 주면, 시스템은 도11b에 도시된바와 같은 복수의 히트 맵(heat map)을 생성한다. 주어진 데이터 세트에 기초하여 생성된 상기 히트 맵(heat map)을 통해 불량비율을 감소시키는 가중(weightage)의 순서로 가장 유의한 다섯가지 파라미터들은 하기와 같다는 것을 알수 있다:
이는 주조장 사용자가 상기 히트 맵(heat map)에 기초하여 필요한 조치를 취하도록 하며 LOI / VM의 감소가 구현되었다. 또한, 사용자에 의해 취해진 상기 조치는 도11c에 도시된 그래프에서 볼수 있는 바와 같이 불량의 감소를 가져왔다. LOI / VM 및 불량의 경향선은 평행선으로 나타났으며, 따라서 시스템(100)에 의해 제공된 히트 맵(heat map) 제안을 확인하였다. 도11d에 따라 모래 데이터가 업로드되고, GCS와 LOI 파라미터의 변형은 경향선과 비교된다. 불량의 경향은 표 2에서 모든 파라미터들의 경향과 함께 매핑된다. 발견된 첫 5개의 기본 파라미터들은 히트 맵(heat map) 지정값과 가중(weightage)에서 비교된다.
제1사례연구의 개요
1. 경험 데이터에 기초한 불량 히트 맵(heat map)로부터의 출력-
2. 불량파라미터로부터의 출력도 또한 실지 데이터와 비교되며 확인된다.
상기 실시례로부터 알고리듬에 의한 가장 유의하게 영향을 미치는 파라미터들의 예측이 모래 데이터의 실지 경향선과 데이터 시각화에 의해 확인된다는 것이 자명하다. 이는 주조장 사용자가 시스템(100)에 의해 작성된 예측들에 기초하여 확신을 가지고 작업하여 공정 일관성과 감소된 불량을 달성할수 있게 한다.
본 발명에 따라, 도12는 주조장(1200)에서의 주조장부품의 데이터 흐름 블록 도표를 도시한다. 주조장(1200)은 예비-혼합 탱크(1210)와 혼련 탱크(1220), 주형성형 체임버(1230), 주형충전 체임버(1240) 주형 및 주물냉각 체임버(1250), 주형분리파괴 체임버(1260), 제품수집 체임버(1265), 모래 회수 체임버(1270), 모래냉각 체임버(1280), 먼지회수 체임버(1290)를 포함한다. 주조 제품/항목의 제조목적을 위한 주물주형의 준비를 위해, 전형적으로, 모래 또는 점토는 예비-혼합탱크(1210)에서 예정된 조성퍼센트의 벤토나이트를 포함한 예정된 첨가제 세트와 함께 혼합되며 모래-첨가제 혼합물은 혼련 탱크(1220)에 공급된다. 모래-첨가제 혼합물은 혼련 탱크(1220)안에서 예정된 온도와 압력하에서 물과 함께 엄격하게 교반된다. 교반된 혼합물은 또한 주형 성형 체임버(1230)에 공급되며 여기서는 필요한 제품 디자인과 측정값을 갖는 주물주형을 만들기 위한 교반된 혼합물을 이용한 주형성형이 진행된다. 주형 충전 체임버(1240)는 액체 또는 가요성원료가 주물주형으로 주입되는 주형성형 체임버(1230)에서 성형된 주형을 접수한다. 액체/가요성원료는 주물된 주형내의 빈 공간에 쉽게 채워지며 주물주형의 형태를 쉽게 획득한다. 주형 및 주물 냉각실(1250)은 주형충전 체임버(1240)로부터 충전된 주물된 주형을 접수하며 여기서 액체/가요성원료가 충전된 주물된 주형은 냉각되며 주형분리파괴 체임버(1260)로 공급된다. 주형분리파괴 체임버(1260)는 충전된 주형을 진동시켜 주형을 깬다. 고체화된 액체/가요성원료는 제품수집 체임버(1265)에 수집되어 주물된 제품으로 전환된다. 사용된 모래혼합물은 주형분리파괴 체임버(1260)로부터 모래 회수 체임버(1270)에 접수되며 주물된 모래혼합물이 냉각되는 모래냉각 체임버 (1280)에 공급된다. 먼지회수 체임버(1290)는 모래냉각 체임버(1280)와 모래회수 체임버(1270), 주형분리파괴 체임버(1260)로부터 먼지입자들을 수집하도록 적응되었다.
주조장(1200)의 일 실시례에서, 예비-혼합탱크(1210)는 앞으로의 주물공정에서의 귀환/재생모래의 재사용을 위해 모래냉각 체임버(1280)로부터 모래 혼합물을 접수한다.
본 발명에 따라 준비된 모래는 첨가제들의 첨가로 인해 록색과 유사하며, 따라서 생형사/준비된 모래로 공지되었다.
본 발명에 따라, 예비-혼합 탱크(1210)에서 모래는 모래 주형을 만들기 위한 목적으로 모래를 준비하기 위해 예정된 첨가제세트로 혼합된다. 첨가제는 곡물결합제, 바닥피치, 석탄, 길소나이트, 연료, 나무가루, 실리카가루, 산화철, 펄라이트, 당밀, 벤타나이트(칼슘계), 벤토나이트(나트륨계), 내화점토, 고령토, 아스팔트, 매연, 셀룰로오스, 벽토가루, 푸르푸랄잔기, 귀리껍질, 호두껍질가루, 아스팔트유상액, 등유, 소다회, 습윤제, 알루미나, 크롬철광가루, 프라이 애시, 감람석가루, 십자석가루, 지루콘가루, 밀기울가루, 브리티시 검(british gum), 황산 리그닌, 물유리, 밀가루로 이루어진 그룹으로부터 선택된다. 첨가제는 주조장에서 주물용 모래주형제조를 위한 바람직한 품질을 갖는 준비된 모래를 회수하기 위해 모래 또는 활성 성분들에 첨가된다.
본 발명에 따라, 곡물 결합제는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 곡물 결합제는 미세하게 제분된 강냉이 가루, 젤라틴화된 제분 강냉이 전분, 젤라틴화된 물질, 전분 및 이들의 배합과 같은 결합제들과 관련된다. 주형을 위한 모래준비를 위해 사용된 곡물 결합제는 0.25 - 2.00사이의 퍼센트범위로 되어 모래의 습태강도 또는 건조강도를 증가시키며 또한 파괴에 대한 모래의 저항을 증가시킬수 있다.
본 발명에 따라, 바닥 피치는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 바닥 피치는 코크스가 약 화씨 350 도(oF) 또는 그이상의 온도에서 연질탄으로부터 증류되어 나올 때 생기는 코크스 제조 공정의 부산물이다. 사용된 바닥 피치 첨가제는 20의 퍼센트 양으로 될수 있다. 바닥 피치는 주어진 퍼센트 양으로 사용되는 경우 주형을 위해 사용되는 모래의 고온강도를 개선하며 또한 철주물에 관하여 주물완성을 개선한다.
본 발명에 따라, 해탄은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 해탄은 가단 주철 주형모래주물에서 사용되는 회색의 미세하게 제분된 연질탄과 관련된다. 모래준비에 해탄을 첨가하는 기본 목적은 표면완성을 개선하고 주물정제를 쉽게 하기 위한 것이다. 사용된 해탄의 양은 석탄분석을 위해 전형적으로 사용되는 근사 및 최종 분석에 의해 결정될수 있다.
본 발명에 따라, 길소나이트는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 길소나이트는 현재 미국의 유타와 콜로라도광산에서 나오는 굳은 아스팔트계 광물이다. 길소나이트광물은 성질에 있어서 일반적으로 휘발성이며 모래제조에서 길소나이트의 첨가는 해탄첨가제와 유사한 기능을 한다. 길소나이트는 주물완성을 개선하기 위해 사용된다. 길소나이트는 유력한 첨가제이며 0.40 - 0.80의 퍼센트범위로 사용될 수 있다.
본 발명에 따라, 연료는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 연료는 물의 대용으로 작은 퍼센트로 사용된다. 연료첨가제는 제조된 모래에서 수분함량의 총비율을 낮춘다.
본 발명에 따라, 나무가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 나무가루는 제분된 나무가루의 사유등급(proprietary grade)이다. 나무 가루는 주형제조를 위해 사용되는 총 모래 비율의 0.5 - 2.0사이의 퍼센트범위에서 사용될수 있다. 나무 가루는 모래의 열안전성을 향상시킨다. 나무 가루는 고온에서 연소되어 모래의 팽창을 제어하기 위한 쿠션으로써의 역할을 한다. 만일 나무가루가 모래제조에서 사용되었다면, 모래에서 약 5 - 8%의 가연성물질을 유지하기 위한 양으로 첨가된다.
본 발명에 따라, 실리카가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 실리카가루는 200 메시보다 더 미세하게 제분된 실리카이다. 모래의 고온강도를 증가시키기 위한 목적으로 35%까지 사용될수 있을 것이다.
본 발명에 따라, 산화철은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 산화철은 미세먼지의 형태로 사용된다. 적색의 산화제1철(Fe2O3)은 0.25 - 1.00의 범위에서 작은 퍼센트로 사용된다. 이는 모래의 고온강도를 개선한다.
본 발명에 따라, 펄라이트는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 펄라이트는 확장된 알루미늄 규산염 광물이다. 펄라이트는 모래의 보다 우수한 열안전성을 획득하기 위해 0.5 - 1.50사이의 퍼센트범위에서 사용된다. 펄라이트는 또한 라이저의 부도체로 사용될 수 있을 것이다.
본 발명에 따라, 당밀은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 당밀은 기본적으로 사탕수수나 폐당밀이며, 60 - 70%의 사탕 고체를 포함한다. 당밀은 모래의 건조강도를 개선하는데 사용될수 있을 것이다.
본 발명에 따라, 벤토나이트는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 벤토나이트(칼슘계)는 무 팽창 벤토나이트로 공지된 무기 칼슘 벤토나이트이다. 벤토나이트는 전형적으로 세라믹이나 황갈색, 푸른색 또는 회색의 가루형태로 발견된다. 이의 목적은 생형사 체계에서 결합에 참가하여 좋은 록색 세기와 적합한 건조강도, 고온압축세기를 촉진시키는 것이다. 벤토나이트는 서양 벤토나이트에 비해 보다 높은 습태 강도와 낮아진 건조 및 고온강도를 주며 보다 우수한 유동성을 촉진시킨다.
본 발명에 따라, 벤토나이트(나트륨계)는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 벤토나이트(나트륨계)는 고팽창벤토나이트로 알려진 무기 나트륨 벤토나이트이다. 벤토나이트는 전형적으로 청색, 크림색, 회색 또는 연노란색의 가루형태로 발견된다. 이의 목적은 기본적으로 생형사 시스템에서 결합에 참가하는 것이며, 좋은 습태 강도와 적합한 건조강도, 고온압축강도를 촉진시키는 것이다. 부식, 절단, 세척을 방지하고 실리카모래팽창을 허용하기 위한 것이다.
본 발명에 따라, 내화점토는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 내화점토는 전형적으로 회색의 50 메쉬의 크기를 갖는 무기 물질이다. 이의 목적은 생형사 시스템에서 결합에 참가하는 것이며, 습태 및 건조 및 고온강도를 증가시키는 것이다. 특히 건조 및 열 성질을 증가시키기 위해 사용된다.
본 발명에 따라, 고령토(kaolin clay)는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 고령토는 전형적으로 회색이며 《차이나 클레이(China Clay)》라고도 알려진 무기 물질이다. 이의 목적은 기본적으로 건조 및 가열 압축세기를 증가시키는 것이다.
본 발명에 따라, 아스팔트는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 아스팔트는 전형적으로 밤색 또는 검은색의 유기 분말재료이다. 이의 목적은 주물완성을 개선하고 주형대기(atmosphere)를 제어하는 것이다. 아스팔트는 해탄 또는 피치의 대용 또는 공급용이다.
본 발명에 따라, 매연은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 매연은 매우 미세하고 순수한 탄소인 유기물질이다. 전형적으로 검은 색이며 분말형태로 발견된다. 목적은 주물 필(peel)과 완성을 개선하는 것이다.
본 발명에 따라, 셀룰로오스는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 모래확대를 제어하고 허용가능한 물함량범위를 확대하기 위해 첨가된다. 일반적으로는 나무가루 또는 견과 껍질의 형태로 첨가된다. 셀룰로오스는 고온압축세기를 감소시키고 좋은 붕괴성을 제공하고, 따라서 셰이크 아웃(shakeout)작업을 개선한다. 고온에서 셀룰로오스는 매연을 형성하며, 이는 주형/금속 인터페이스에 침적되며 금속 또는 슬래그에 의한 습기를 방지한다. 이는 또한 성형과정에서 모래의 유동성을 개선한다.
본 발명에 따라, 옥수수속가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 옥수수속가루는 전형적으로 노란색 또는 붉은 밤색 유기 물질이다. 이는 제분된 옥수수속분말의 형태로 발견된다. 모래 팽창 결점과 셰이크 아웃작업을 개선하기 위해 이용된다. 완충 재료로서의 역할을 하며 모래유동성을 개선한다.
푸르푸랄잔기는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 푸루푸랄잔기는 전형적으로 진한 밤색 유기 물질이다. 이의 목적은 모래 팽창 결점을 감소시키고 셰이크 아웃작업을 개선하는 것이다. 이는 완충재료의 역할을 한다.
본 발명에 따라, 귀리껍질은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 귀리껍질은 일반적으로 노란색 또는 밤색의 분말형태로 존재하고 이의 목적은 모래팽창결점을 감소시키고 셰이크 아웃작업을 개선하는 것이다. 이는 완충재료의 역할을 하며 모래유동성을 개선한다.
본 발명에 따라, 호두껍질가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 호두껍질가루는 누런밤색의 유기물질이다. 이의 목적은 모래팽창결점을 감소시키는 것이며 셰이크 아웃작업을 개선하는 것이다. 이는 완충재료의 역할을 한다.
본 발명에 따라, 아스팔트유상액은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 아스팔트유상액은 무기물질이다. 아스팔트 역청과 물, 적합한 유화제를 포함한다. 유상액은 주물 분리와 완성을 개선한다. 유상액은 해탄의 교체용 또는 공급용으로 이용될 수 있다.
본 발명에 따라, 등유는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 등유는 유기물질이다. 이는 탄화수소유와 석유증류의 부산물이다. 이의 목적은 휘발성물질의 양을 증가시키고 윤활성을 더해주고 모래습기를 오래 유지하기 위한 것이다.
본 발명에 따라, 소다회는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 소다회는 탄산나트륨(Na2Co3)의 성질을 갖는 무기물질이다. 이는 전형적으로 백색이며 흡습 성질을 가진 분말형태이다. 이의 목적은 pH 값을 제어하는 것이다.
본 발명에 따라, 습윤제는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 습윤제는 무기물질이며 유형과 공급원천에 따라 다양한 색갈과 특징을 갖는다. 이 습윤제는 고체에 대한 액체의 살포를 촉진시키며; 따라서 접촉각을 영의 값으로 줄이는 성질을 갖는다. 이의 목적은 반죽용 물이 재료에 살포투과하여 일반용수보다 재료가 보다 넓은 범위로 보다 빠른 시간에 적셔지도록 하는 포인트에로 물의 표면장력을 감소시키는 것이다.
본 발명에 따라, 알루미나는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 알루미나는 청구된 알루미나의 성질을 갖는 무기물질(Al2O3)이다. 이는 전형적으로 백색이다. 이의 목적은 모래혼합물의 내화성을 증가시키는 것이다.
본 발명에 따라, 크롬철광가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 크롬철광가루는 무기물질이며, 전형적으로 진밤색 또는 검은색이다. 이의 목적은 금속투과와 표면완성을 감소시키는 것이다.
본 발명에 따라, 플라이 애시(fly ash)는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 플라이 애시(fly ash)는 무기물질이며, 전형적으로는 회색이며 이의 목적은 유동성을 증가시키는 것이다.
본 발명에 따라, 감람석가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 전형적으로는 록색의 무기물질이다. 이의 목적은 금속투과를 감소 또는 제거하고 주물완성을 개선하는 것이다.
본 발명에 따라, 십자석 가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 십자석 가루는 무기물질이며, 전형적으로는 붉은 밤색이다. 이의 목적은 고온가소성을 증가시키고 줄무늬를 감소 또는 제거하기 위한 것이다.
본 발명에 따라 지루콘가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 전형적으로는 백색 또는 황갈색이며, 청구된 특성을 갖는다. 이의 목적은 모래혼합내화성을 증가시키고 금속투과를 감소 또는 제거하며 주물표면완성을 개선하는 것이다.
본 발명에 따라, 밀기울가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 밀기울가루는 무기물질 곡물결합제이다. 이는 습태 강도 첨가제의 역할을 한다.
본 발명에 따라, 브리티시 검(british gum)은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 유기물질이며 전형적으로 연한 또는 진한 밤색이다. 이는 덱스트린의 형태이며 높은 접착성을 갖는다. 이는 광범위한 성질을 갖는 생형사주형제조에서 결합제의 역할을 한다.
본 발명에 따라, 황산 리그닌은 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 황산 리그닌은 유기물질이며, 건조된 경우(분말형태의) 연한 밤색이다. 이는 아황산펄프이며 리그닌용액/아황산펄프폐액의 부산물 결합제이다. 이는 60-70% 고체를 갖는 어두운 액체이다. 이는 점토재료용 결합제의 역할을 하며 오일 모래 심형을 위한 표면강화제이다.
본 발명에 따라 물유리는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 물유리는 무기물질이며, 이는 액체형태에서 투명하며 가루형태에서는 0-17% H2O를 포함한다. 이는 분말 내화 점토과 혼합될 때 내화성 시멘트를 형성하며 다양한 비율의 산화 나트륨과 실리카의 조성물을 형성하는 점성액체이다. 이는 점토 결합된 모래에서 제2결합제의 역할을 하며, 조형모래혼합물에서 취성과 연성을 감소시킨다.
본 발명에 따라, 밀가루는 모래주물주형제조용 모래준비를 위한 첨가제로 사용되며, 밀가루는 유기 곡물결합제이며, 전형적으로 변형에서의 증가가 없이 GCS를 향상시키고 모래의 팽창을 감소시키는데 사용되었다. 이는 투과성을 증가시키지만 또한 가스형성을 증가시킨다.
도13은 도1의 주주장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템과 관련된 경험 데이터 기반의 모래불량의 총적 불량 유형 대 개별적인 불량 유형의 히트 맵(heat map)사이의 상호 관계를 보여주는 제2사례연구를 도시한다. 히트 맵(heat map)(1300)는 총 모래 불량 수량에 대한 히트 맵(heat map)(1310)와 블로홀 주조 단계 불량에 대한 히트 맵(heat map)(1320), 깨진 주형 불량에 대한 히트 맵(heat map)(1330), 익스팬션 스캡(expansion scab)불량에 대한 히트 맵(heat map)(1340), 핀 홀(pin hole) 주조단계불량에 대한 히트 맵(heat map)(1350), 모래 건조/개재물 주조단계불량에 대한 히트 맵(heat map)(1360), 분류되지 않은 모래 불량에 대한 히트 맵(heat map)(1370)를 포함한다. 상기 서술된 것에 대한 모든 값들은 퍼센트로 나타낸다. 파라미터들은 불량 유형에 대한 이들의 영향이 작아지는 순서로 배렬되었다. 파라미터값들은 불량 유형에 대한 매개의 파라미터들의 중요성을 나타낸다. 플러스 표시는 직접적인 상관 관계를 나타내며 마이너스 표시는 파라미터들과 불량들사이의 역상관관계를 나타낸다. 따라서, 불량을 감소시키기 위해 제안된 상기 행동은 (+) / (-) 신호에 대한 반대 행동을 취하여 관련 파라미터를 제어하는 것이다.
개별적인 불량 유형에 대한 상기 히트 맵(heat map)에 기초하여 하기의 변경들이 제안되었다:
도9a - 9d에 도시된 바와 같이 중요 파라미터 예측기(900) 방법을 이용하는 히트 맵(heat map)에 대응하는 불량들이 표 3에 매핑되었다.
총 불량 기반 히트 맵(heat map)은 상기의 모든 개별적인 여섯가지 불량값들의 합계인 것으로 하여, 실제상 가장 높게 나타나는 임의의 개별적인 파라미터의 가중(weightage)만이 제1사례연구에서 확인된바와 같이 역행동(증가 또는 감소) 개시에 의해 중성화되어야 하며 관련 파라미터는 불량에서 감소를 달성하기 위한 결정기호인 (+) / (-)기호에 기초한다.
앞으로의 개발에서 상기 매트릭스는 다수-파라미터 대 다수-불량의 상관 관계 달성을 위한 시작지점으로 제안되었다. 본 발명의 상기 시스템은 예측기 모듈이 선택된 불량 유형에 대한 하나의 또는 다수의 파라미터들의 효과를 보여주도록 개발되였으며, 따라서 주조장 사용자가 특정 불량 유형을 목표로 하고 제어하도록 되어있다.
본 명세서에서 단어《포함한다》(comprise), 또는 《포함한다》(comprises) 또는 《포함하고 있는》(comprising)과 같은 변형들은 지적된 요소, 정수 또는 단계, 또는 요소, 정수, 또는 단계의 그룹을 포함한다는 것을 나타내는 것으로 이해될 것이며, 임의의 다른 요소, 정수 또는 단계, 또는 요소, 정수, 또는 단계의 그룹의 제외를 나타내는 것이 아니다.
《적어도》(at least) 또는 《적어도 하나의》(at least one)라는 용어는 본 발명의 실시례에서 하나이상의 바람직한 목적이나 결과를 달성하기 위해 이용되는 하나이상의 요소 또는 성분 또는 수량의 사용을 나타낸다.
이 명세서에 포함된 모든 문헌, 행위, 제품, 품목, 재료 등에 대한 론의는 오직 발명의 컨텍스트를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이는 임의의 또는 모든 이와 같은 내용들이 본 출원의 우선권날짜 이전에 그 어디에 존재하였다고 하여 종래기술의 부분으로 되거나 본 발명의 관련 부문의 일반 상식으로 된다는 것을 인정하는 것으로 간주되지 말아야 한다.
다양한 물리적 파라미터, 크기 또는 수량에서 언급된 수값은 오직 근사치일뿐이며 파라미터, 크기 또는 수량에 할당된 수값보다 높은/낮은 값들은 본 명세서에서 그와 반대되는 특정한 지적이 없는 한 본 발명의 범위내에 속하는 것으로 예상되었다.
값의 범위가 지정된 경우, 지정된 범위의 가장 낮은 수 값과 가장 높은 수값의 10% 이상 또는 이하까지의 값은 각각 본 발명의 범위에 포함된다.
특정 실시례들에 대한 상기 설명은 실시례의 일반 특성을 완전히 나타낼 것이며 따라서 당업자들은 현존지식을 적용하여 일반개념에서 이탈하지 않고 이러한 특정 실시례들을 쉽게 변경하고/또는 다양한 애플리케이션에 적용할수 있으며, 따라서, 이러한 적용 및 변경은 개시된 실시례들과 동일한 의미와 범위내에서 인식되어야 할 것이다. 본 명세서에서 채용된 술어 또는 용어들은 설명을 목적으로 하며 제한하고자 하는 것이 아니다. 따라서, 본 명세서의 실시례들은 바람직한 실시례들의 견지에서 설명되였지만, 당업자들은 본 명세서의 실시례들이 여기서 설명된 실시례들의 정신과 범위내에서 수정하여 실행될수 있다는 것을 인식할 것이다.
Claims (12)
- 주조장에서 주물불량감소를 위한 모래최량화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 있어서, 상기 시스템은 하기:
초기 모래 파라미터는 생형압축강도(GCS)와 압축성지수, 수분함량, 활성점토, 비활성 미세입자함량, 강열 감량(LOI) 퍼센트, 투과성지수, 습인장강도, 휘발성물질함량, 입도 지수(GFN), 미국주조학회 입도지수(AFS), 어란석함량, 모래의 pH값으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는, 상기 초기 모래 파라미터 세트에 속하는 데이터를 저장하도록 구성된 제1저장부;
상기 주물의 불량 유형과 불량 양에 속하는 데이터를 저장하도록 구성된 제2저장부;
상기 주물의 불량에 대응되는 상기 초기 모래 파라미터를 이용하여 생성된 패턴을 저장하도록 구성된 제3저장부;
일 경우를 위한 적어도 하나의 상기 초기 모래 파라미터에 대응되는 적어도 하나의 값을 수신하도록 구성된, 상기 제1저장부와 협력하는 입력모듈;
상기 경우에 대하여 상기 초기 모래 파라미터 값과 상기 초기 모래 파라미터, 상기 주물의 불량, 및 불량 유형을 상호 관련시키고 상기 초기 모래 파라미터 값, 상기 초기 모래 파라미터, 상기 주물의 불량, 및 불량 유형사이의 상호 관계를 제공하도록 구성된, 상기 제1저장부와 상기 제2저장부, 상기 제3저장부, 상기 입력 모듈과 협력하는 프로세서 모듈;
패턴 성형 규칙의 세트를 저장하도록 구성되고, 상기 패턴 성형 규칙을 상기 초기 모래 파라미터값, 상기 초기 모래 파라미터, 상기 주물의 불량, 불량 유형의 상호 관계에 기반하여 적어도 하나의 패턴을 결정하기 위해 적용하도록 구성되고, 생성된 패턴은 복합 다차원 곡선을 형성하는 매개의 상호 관련된 데이터들을 고려한 적어도 하나의 복합방정식인 것을 특징으로 하는, 상기 프로세서모듈과 결합된 패턴 성형 엔진; 및
사용자가 입력한 상기 초기 모래 파라미터에 대응되는 입력 모듈을 수신하도록 구성되며, 입력값을 복합방정식으로 매핑(map)하고 가능성정도를 포함하는 적어도 하나의 예측/규정 방안을 생성하도록 구성되고, 상기 예측/규정 방안은 상기 초기 모래 파라미터를 조정하는데 활용되는, 상기 패턴 성형 엔진과 상기 프로세서 모듈과 함께 협력하는 예측-규정 모듈; 및
상기 패턴 성형 엔진과 상기 예측-규정 모듈과 협력하며, 임시 저장부에 생성된 매개의 모든 다차원 곡선을 저장하도록 구성되며, 상기 예측/규정 방안에 존재하는 예측된 상기 주물의 불량과 불량 유형을 결정하도록 구성되며, 또한 상기 사용자가 입력한 실지 불량과 불량 유형과 상기 주물의 불량과 불량 유형에 대응되는 예측값을 비교하고 수정하도록 구성된 자체-학습형 편집기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 구현 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 제1저장부는 또한 제2 모래세트에 속하는 데이터를 저장하고 분쇄지수와 모래 대 금속 비율, 건조조성세기, 혼합기에서의 귀환모래온도, 심형모래투과, 시료 중량, 취성지수, 원추진동시험, 전단강도, 변형값, 점착성, 습태인장강도, 고온강도, 유동성, 주형경도, 인성, 밀도, 소결온도, 내구성, 성형-가스발생, 금속투과, 기경세기, 성형성, 체 분포, 알갱이형상, 벤토나이트함량, M B 값, 겔화시간, 팽창능력, 금속관련 파라미터들로 이루어진 그룹으로부터 선택된 모래 관련 주물 결함을 감소시키기 위한 관련 금속 주물 파라미터를 저장하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 구현 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 시스템은 또한 상기 프로세서와 상기 예측-규정 모듈과 협력하는 디스플레이 모듈을 포함하며 상기 디스플레이 모듈은 사용자가 읽을 수 있는 포맷으로 그래픽으로 나타나는 가능성정도와 상관데이터를 포함하는 예측/규정 방안을 현시하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 구현 시스템 - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 자체-학습형 편집기는 상기 예측/규정 방안에 존재하는 수정된 불량들과 불량 유형들을 상기 제3저장부에 저장하고 업데이트하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 구현 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 자체-학습형 편집기는 일어날 가능성이 적은 불량과 관련한 조치를 취하도록 구성되며, 상기 조치는 일어날 가능성이 적은 불량들의 결정 및 보유, 폐기, 업로드, 제3저장부로의 저장으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 구현 시스템. - 주조장에서 주물불량감소를 목적으로 하는 모래의 최량화를 예측 또는 규정하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은 하기 단계들:
초기 모래 파라미터는 압축세기(GCS)와 압축성지수, 수분함량, 활성점토, 비활성 미세입자함량, 강열 감량(LOI) 퍼센트, 투과성지수, 습인장강도, 휘발성물질함량, 입도 지수(GFN) 미국주조학회 입도지수(AFS), 어란석함량, 준비된 모래의 pH 값으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 것을 특징으로 하는, 상기 초기 모래 파라미터 세트에 속하는 데이터를 제1저장부에 저장하는 단계;
상기 주물의 불량 유형과 불량 양에 속하는 데이터를 제2저장부에 저장하는 단계;
상기 주물의 불량에 대응되는 상기 초기 모래 파라미터를 이용하여 생성된 패턴을 제3저장부에 저장하는 단계;
주물공정의 날짜에 대응되는 파라미터와 관련된 상기 주물의 불량을 매핑(map)하는 단계;
적어도 하나의 예측/규정방안이 필요되는 경우를 위한 상기 초기 모래 파라미터에 대응되는 현존 세트값을 입력하는 단계;
현재의 입력값세트를 상기 제1저장부에 저장된 상기 초기 모래 파라미터값들과 상기 제2저장부에 저장된 불량값 및 불량 유형, 및 상기 제3저장부에 저장된 패턴들과 상호 연관시키고, 상기 경우에 대하여 상기 초기 모래 파라미터값들과 상기 초기 모래 파라미터들, 상기 주물의 불량들, 및 불량 유형사이의 상호 관계를 제공하는 단계;
패턴 성형 규칙들의 세트를 패턴 성형 엔진에 저장하는 단계;
상기 초기 모래 파라미터값, 상기 초기 모래 파라미터, 상기 주물의 불량, 불량 유형의 상호관계에 기반하는 적어도 하나의 패턴을 결정하기 위해 상기 패턴 성형 규칙을 적용하는 단계;
적어도 하나의 복합방정식을 처리하여 생성된 패턴에 기초한, 각각의 다차원 곡선이 상기 패턴에 대한 규정/예측 방안으로 되는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 다차원 복합곡선을 끌어내는 단계; 및
다음, 현존 파라미터값들을 가능성정도를 포함하는 예측/규정 방안을 획득하기 위해 상기 초기 모래 파라미터들에 대응하는 입력값의 현재 세트를 처리하여 복합방정식으로 매핑(map)하여 끌어낸 가장 근접한 곡선에 맞추는 단계;
상기 예측/규정 방안에 존재하는 예측된 불량과 불량 유형을 결정하고, 그리고 순차적으로 사용자에 의한 실지 불량과 불량 유형입력과 상기 주물의 불량과 불량 유형에 대응되는 예측값을 비교 및 수정하는 단계; 및
상기 예측/규정 방안에 기반하여 상기 초기 모래 파라미터를 조정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제7항에 있어서,
상기 초기 모래 파라미터에 속하는 데이터를 저장하는 단계는 또한 모래의 제2세트에 속하는 데이터를 저장하는 단계를 포함하며 모래관련 주물을 감소시키기 위한 관련 금속주물 파라미터들은 분쇄지수와 모래 대 금속 비율, 건조조성세기, 혼합기에서의 귀환모래온도, 심형모래투과, 시료 중량, 취성지수, 콘 졸트 테스트(cone jolt test), 전단강도, 변형값, 점착성, 습태인장강도, 고온강도, 유동성, 주형경도, 인성, 밀도, 소결온도, 내구성, 성형-가스발생, 금속투과, 기경세기, 성형성, 체 분포, 알갱이형상, 벤토나이트함량, M B 값, 겔화시간, 팽창능력, 금속관련 파라미터들로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법. - 제7항에 있어서,
상기 예측/규정 방안을 획득하기 위한 복합방정식의 처리 및 맞추는 단계는 상기 가능성정도를 포함하는 상기 예측/규정방안과 상기 사용자가 읽을수 있는 포맷으로 그래픽으로 나타낸 상관데이터를 현시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 삭제
- 제7항에 있어서,
상기 사용자에 의한 실지 불량과 불량 유형입력과 상기 주물의 불량과 불량 유형에 대응되는 예측값을 비교 및 수정하는 단계는 상기 제3저장부에 예측/규정방안에 존재하는 불량 및 불량 유형을 저장 및 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제7항에 있어서,
상기 예측/규정방안에 존재하는 예측된 불량과 불량 유형을 결정하는 단계는 일어날 가능성이 적은 불량의 불량과 관련한 조치를 취하는 단계를 더 포함하며, 상기 조치는 일어날 가능성이 적은 불량의 결정 및 보유, 폐기, 업데이트, 상기 제3저장부로의 저장으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IN553/MUM/2013 | 2013-02-26 | ||
| IN553MU2013 | 2013-02-26 | ||
| PCT/IN2014/000128 WO2014132269A2 (en) | 2013-02-26 | 2014-02-26 | Computer implemented systems and methods for optimization of sand for reducing casting rejections. |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20150120942A KR20150120942A (ko) | 2015-10-28 |
| KR102127707B1 true KR102127707B1 (ko) | 2020-06-29 |
Family
ID=54222067
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020157017854A KR102127707B1 (ko) | 2013-02-26 | 2014-02-26 | 주물불량감소를 위한 컴퓨터 구현 모래최량화 시스템 및 방법 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9731344B2 (ko) |
| EP (1) | EP2961548B1 (ko) |
| JP (1) | JP6928423B2 (ko) |
| KR (1) | KR102127707B1 (ko) |
| CN (1) | CN104968452B (ko) |
| BR (1) | BR112015018891B1 (ko) |
| PL (1) | PL2961548T3 (ko) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109641263B (zh) * | 2016-08-22 | 2021-04-06 | 艾莫考国际公司 | 用于从铸造废料回收砂和活性粘土的工艺过程 |
| JP7063033B2 (ja) * | 2017-03-24 | 2022-05-09 | 住友金属鉱山株式会社 | 粉体形状の分析方法、および、粉体の流動性評価方法 |
| JPWO2019093031A1 (ja) * | 2017-11-10 | 2020-09-24 | 新東工業株式会社 | 生型砂処理設備監視システム及び生型砂処理設備監視方法 |
| US20210191929A1 (en) * | 2018-08-23 | 2021-06-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Method, device and system for forming fusion model, medium, processor and terminal |
| IN201921017228A (ko) * | 2019-04-30 | 2020-06-19 | ||
| CN112362151B (zh) * | 2020-10-27 | 2022-09-09 | 四川共享铸造有限公司 | 一种砂处理系统的砂量监控方法 |
| CN113000791B (zh) * | 2021-02-23 | 2022-12-13 | 湖北华阳汽车变速系统股份有限公司 | 一种铸钢件的铁模覆砂方法 |
| CN114433834B (zh) * | 2022-01-25 | 2023-09-22 | 山东时风（集团）有限责任公司 | 一种混砂造型浇注一体智能控制系统 |
| CN115290432A (zh) * | 2022-08-07 | 2022-11-04 | 西南石油大学 | 一种射孔套管孔眼冲蚀速率预测与冲蚀损伤评价方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120232685A1 (en) | 2011-03-09 | 2012-09-13 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for computationally developing manufacturable and durable cast components |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US2756476A (en) * | 1952-09-19 | 1956-07-31 | Meehanite Metal Corp | Process for improving the permeabilityramming characteristics of foundry sand |
| DE3220662A1 (de) * | 1982-06-02 | 1983-12-08 | Hubert Eirich | Verfahren zur automatischen regelung von giessereisandaufbereitungsanlagen |
| JP3346715B2 (ja) * | 1997-01-17 | 2002-11-18 | 新東工業株式会社 | 生砂造型の充填不良の予測方法 |
| JP3400356B2 (ja) * | 1998-07-01 | 2003-04-28 | 新東工業株式会社 | 生型造型方法およびそのシステム |
| US20020156542A1 (en) * | 2001-02-23 | 2002-10-24 | Nandi Hill K. | Methods, devices and systems for monitoring, controlling and optimizing processes |
| JP4569629B2 (ja) * | 2005-03-28 | 2010-10-27 | 新東工業株式会社 | 鋳型射出造型法 |
| EP1724716B1 (en) * | 2005-05-20 | 2019-11-06 | MAGMA Giessereitechnologie GmbH | Optimization process of a metal casting production process |
| JP2006341265A (ja) * | 2005-06-08 | 2006-12-21 | Sintokogio Ltd | 造型機のデータ収集システム |
| US7418992B2 (en) * | 2006-03-20 | 2008-09-02 | Husky Injection Molding Systems Ltd. | Controller for at least one heater utilized in an injection molding system and an associated method of use |
| US8540009B2 (en) * | 2009-02-23 | 2013-09-24 | GM Global Technology Operations LLC | Hollow sand cores to reduce gas defects in castings |
-
2014
- 2014-02-26 BR BR112015018891-5A patent/BR112015018891B1/pt active IP Right Grant
- 2014-02-26 PL PL14727945T patent/PL2961548T3/pl unknown
- 2014-02-26 KR KR1020157017854A patent/KR102127707B1/ko active IP Right Grant
- 2014-02-26 US US14/653,282 patent/US9731344B2/en active Active
- 2014-02-26 JP JP2015558608A patent/JP6928423B2/ja active Active
- 2014-02-26 EP EP14727945.9A patent/EP2961548B1/en active Active
- 2014-02-26 CN CN201480006006.8A patent/CN104968452B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120232685A1 (en) | 2011-03-09 | 2012-09-13 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for computationally developing manufacturable and durable cast components |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6928423B2 (ja) | 2021-09-08 |
| CN104968452B (zh) | 2018-08-07 |
| BR112015018891B1 (pt) | 2020-12-01 |
| EP2961548A2 (en) | 2016-01-06 |
| US9731344B2 (en) | 2017-08-15 |
| EP2961548B1 (en) | 2017-11-08 |
| JP2016508882A (ja) | 2016-03-24 |
| US20160001355A1 (en) | 2016-01-07 |
| PL2961548T3 (pl) | 2018-05-30 |
| BR112015018891A2 (pt) | 2017-07-18 |
| KR20150120942A (ko) | 2015-10-28 |
| CN104968452A (zh) | 2015-10-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102127707B1 (ko) | 주물불량감소를 위한 컴퓨터 구현 모래최량화 시스템 및 방법 | |
| Skaf et al. | Performance and durability of porous asphalt mixtures manufactured exclusively with electric steel slags | |
| Krakowiak et al. | Multitechnique investigation of extruded clay brick microstructure | |
| Priyadarshini et al. | Variability in the compressive strength of non-conventional bricks containing agro and industrial waste | |
| Muñoz et al. | Improving the thermal transmittance of single-brick walls built of clay bricks lightened with paper pulp | |
| CN103308448B (zh) | 一种沥青混凝土结构类型的快速判断方法 | |
| JP2016508882A5 (ko) | ||
| Chate et al. | Comprehensive modelling, analysis and optimization of furan resin-based moulding sand system with sawdust as an additive | |
| Parenti et al. | A new solution for assessing the printability of 17-4 PH gyroids produced via extrusion-based metal AM | |
| Parappagoudar et al. | Non-linear modelling using central composite design to predict green sand mould properties | |
| Abudawaba et al. | Developing mix proportions for class C fly ash-based alkali-activated 3D-printed concrete mixtures | |
| WO2014132269A2 (en) | Computer implemented systems and methods for optimization of sand for reducing casting rejections. | |
| CN107923830A (zh) | 材料的断裂表面的开裂机制的表征方法 | |
| Chate et al. | Application of statistical modelling and evolutionary optimization tools in resin-bonded molding sand system | |
| Vu et al. | The use of glycerol and cooking oil in masonry unit production | |
| Mahesh et al. | Optimization of Aluminum Sand Casting process parameters on RSM and ANN methods | |
| Patel et al. | Modeling and optimization of Phenol Formaldehyde Resin sand mould system | |
| Krakowiak | Assessment of the mechanical microstructure of masonry clay brick by nanoindentation | |
| CN115901457A (zh) | 筒压法测定抹灰砂浆抗压强度测强曲线的建立方法 | |
| Sultana et al. | Experimental and analytical investigation of the effect of additives on green sand mold properties using Taguchi method | |
| Olufisayo | Strength Properties of Commercially produces Sandcrete Blocks in Ado Ekiti, Akure and Ile Ife Nigeria | |
| Kamilovich et al. | Waste from ceramic bricks, as a raw material for the production of restoration materials | |
| CN103756699A (zh) | 生产铸造焦的配合煤及铸造焦的生产方法 | |
| Saravanan | Optimization of Aluminum Sand Casting process parameters on RSM and ANN methods | |
| Oyetunji et al. | Synergistic Effects of Starch and Rubber-latex as Core Binders for Foundry Sand Cores Production |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |