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Enregistrement W4409344354 · doi:10.32497/jrm.v19i2.5669

Optimasi Parameter Plastic Injection Molding pada Mold ID Card Holder Landscape untuk Menurunkan Cacat Sink Mark

2024· article· id· W4409344354 sur OpenAlexaff
Vinsensius Herdani Agung Nugroho, Herry Syaifullah, Budi Wahyu Utomo, Baju Bawono, Paulus Wisnu Anggoro

Notice bibliographique

RevueJurnal Rekayasa Mesin · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoldSink (geography)Molding (decorative)PhysicsComputer scienceMaterials scienceComposite materialGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masifnya industri pengolahan plastik mendorong perguruan tinggi vokasi untuk memberikan kompetensi kepada lulusannya menjadi mold maker. Sebagai perwujudan kompetensi terebut, mahasiswa Program Studi Pembuatan Peralatan dan Perkakas Produksi di Politeknik Astra membuat project mold ID card holder dengan format landscape berbahan Polypropylene. Tujuan pembuatan mold ini adalah sebagai alat peraga praktikum dan adanya permintaan produk yang dapat dijadikan sebagai souvenir resmi Politeknik Astra. Seiring berjalannya waktu, ID card holder yang dihasilkan memiliki cacat sink mark, deformasi dan mengalami penyusutan material sehingga ID card sangat sulit untuk masuk dan secara visual tidak layak untuk dijadikan souvenir. Penelusuran yang dilakukan menghasilkan temuan adanya kesalahan prosedur berupa trial dan error dalam proses cetak dan tidak digunakannya CAE dalam proses pembuatannya. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan kembali kombinasi parameter optimal pada mold ID card holder landscape dengan menggunakan kombinasi Metode Taguchi dengan pendekatan GRA-PCA dan software Autodesk Moldflow Adviser Ultimate 2024 serta mendapatkan perbandingan biaya sebelum menggunakan CAE dan sesudahnya. Parameter mold temperature, melt temperature dan injection time menjadi variabel bebas dalam penelitian ini. Sedangkan sink mark estimate, volumetric shrinkage dan warpage menjadi variabel terikatnya. Kombinasi parameter mold temperature 30 °C, melt temperature 200 °C dan injection time 3,5 s memberikan respon optimal sehingga cacat sink mark maksimalnya 0,02 mm dan selisih biaya Rp8.250.000,00 lebih rendah dengan memanfaatkan CAE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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