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연구원팀은 사출 성형 공정의 데이터를 사용하여 플라스틱 부품의 한 유형의 강도를 최대화하는 기계에 대한 설정을 연구하고자 합니다. 변수에는 기계의 제어, 다양한 플라스틱 제조 및 사출 성형 기계가 포함됩니다.
이 데이터를 사용하여 를 TreeNet® 회귀 분석증명 주요 예측 변수 검색 할 수 있습니다.
프로젝트 버전의 데이터셋에는 세 가지 응답 모두에 대한 예측 분석 모델과 함께 2개의 추가 응답 변수가 포함되어 있습니다. 이 데이터를 반응 최적화 도구 예측 분석 모듈사용하여 .
| 기계 | 단열재를 만든 기계: 1, 2, 3 또는 4 |
| 수식 | 공식1 또는 공식2 |
| 사출 압력 | 사출 압력: 75 또는 150 |
| 사출 온도 | 사출 온도: 85 또는 100 |
| 냉각 온도 | 냉각 온도: 25 또는 45 |
| 용융 온도 영역 1 | 주입 노즐의 1구역 온도입니다 |
| 용융 온도 영역 2 | 주입 노즐의 2구역 온도입니다 |
| 용융 온도 영역 3 | 주입 노즐의 3구역 온도입니다 |
| 용융 온도 영역 4 | 주입 노즐의 4구역 온도입니다 |
| 용융 온도 영역 5 | 주입 노즐의 5구역 온도입니다 |
| 금형 온도 | 주입 과정 중 금형 내부의 온도 설정 |
| 변경 위치 | 공정이 흐름 제어에서 압력 제어로 전환될 때 나사의 거리 |
| 나사 쿠션 | 나사 앞 총열에 들어간 재료의 양 |
| 나사 회전 속도 | 이 과정에서 나사가 얼마나 빠르게 회전하는지에 관한 것입니다 |
| 압력 유지 | 주입기의 홀드 압력 설정 |
| 역압 | 나사에 가해지는 역압 |
| 건조 온도 | 부품 건조기 내부 온도입니다 |
| 건조 시간 | 부품들이 건조기에 들어간 시간 |
| 플라스틱 온도 | 주입 공정에 들어가는 플라스틱의 온도 |
| 플라스틱 유량 | 주입 과정 중 플라스틱의 유량 |
| 측정 시 온도 | 응답 측정 시점의 온도 |
| 힘 | 플라스틱 부품의 강도 |
| 추가 중량 | 플라스틱 부품의 추가 무게 |
| 충전 상태 | 플라스틱 부품의 충전 상태: 충전 부족, 공칭, 또는 과충전 |
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