금속 다이캐스팅 수축 감소

모든 산업적 방법과 마찬가지로 금속 주조는 의도한 설계에 대해 상당한 정도의 정확성과 충실도를 필요로 합니다. 그러나 계산되지 않은 변수가 고개를 들고 범프, 작은 간격 및 오늘의 주제인 수축으로 디자인을 망칠 수 있기 때문에 생산 방법을 실행하는 것만큼 간단한 일은 거의 없습니다.

최종 제품이 정확하려면 수축률이 특정 범위 내에 있어야 합니다. 이러한 시나리오에서 할 수 있는 최선은 통제된 양의 변경을 유지하고 이러한 변경이 손에 닿지 않도록 적절한 조치를 취하는 것입니다. 다이 캐스팅 절차를 시작하기 전에 염두에 두어야 할 몇 가지 기본적인 안전 장치와 염두에 두어야 할 사항이 있습니다.

연구 축소 및 확장 수준

가장 먼저 선택한 재료의 속성을 염두에 두어야 합니다. 이것은 명백해 보이지만 합금의 다른 변형, 수축 대 수축 수준, 합금 내 재료의 특성을 고려해야 할 때 빠르게 복잡해집니다. 재료에 대한 연구와 가열 및 냉각 시 재료가 어떻게 변하는지 연구하는 것이 중요한 준비입니다.

용융 금속에는 3가지 유형의 재료 수축이 있습니다:액체 냉각 중 수축, 응고 수축 및 고체 수축. 모든 재료는 다른 수준의 팽창/수축 및 다른 끓는/고화 온도에서 이러한 현상을 경험하지만 금속에 대한 일반적인 규칙이 있습니다. 액체 수축은 액화 온도 범위 근처에서 발생하며 밀도 변화 속도를 매우 빠르게 변경할 수 있습니다. 이 섹션에서는 가능한 한 적은 과열도를 사용하여 수축과 미세 공동을 줄이는 것이 중요합니다.

응고 수축은 다음으로 추적해야 할 사항입니다. 다이캐스트 합금은 상당한 양을 수축하지만 알루미늄은 응고 중 무려 6.5%로 케이크를 차지하는 반면 마그네슘과 아연은 각각 약 4% 또는 3%만 수축한다는 점을 기억할 가치가 있습니다. 실리콘 비율이 높은 알루미늄은 전체 부품 부피 수축을 감소시킬 수 있습니다. 응고수축은 최종 부품에 많은 기공의 원인이 되므로 소재를 선택하기 전과 온도를 조절하면서 크기의 이동 정도를 아는 것이 중요합니다.

단단한 수축은 계산하기 가장 어려운 것으로 악명이 높습니다. 이 측면에서 수축은 그것을 만드는 데 사용된 재료의 부피에 비례하여 발생합니다. 즉, 재료의 인치당 부피가 인치 감소합니다. Diecasting.org에는 계산에 대한 훌륭한 요약이 있습니다.

온도 추적

다시 말하지만, 처음에는 당연하게 들릴 수 있지만, 온도 흐름을 적절하게 모니터링할 때 염두에 두어야 할 모든 사항을 고려할 때 염두에 두어야 할 거래의 몇 가지 주요 트릭이 있습니다.

다이캐스팅을 할 때 적절한 용융 특성을 얻기 위해 금속을 가열해야 하지만 액체 상태에 완전히 도달하지 못한 채 가열해야 합니다. 과열은 부품의 불완전함을 유발할 수 있는 불필요한 수축 수준을 초래할 수 있습니다. 반면에 냉각을 추적하는 것도 금속 주조에 중요합니다. (진공 보조 다이 캐스팅)과 같은 특정 주조 방법의 경우 금속이 분당 최대 100°C까지 냉각될 수 있으므로 완전히 응고되기 전에 물체를 형성할 수 있도록 처리 장비를 계속 준비하는 것이 가장 좋습니다.

금형 및 증착 방법 알기

당신의 물건은 당신의 틀만큼만 좋을 것이라고 말하는 것이 공평합니다. 따라서 프로세스의 이 영역에서 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 결함이 있습니다. 금형의 일부 영역은 원하는 개체의 모양에 따라 무거울 수 있습니다. 이로 인해 응고 및 수축 속도에 약간의 불일치가 발생합니다. 이에 대한 가장 좋은 치료법은 다른 주조 스프루를 사용하는 것입니다.

스프루마다 용융 금속을 증착하는 스타일이 다르므로 이를 염두에 두는 것이 편리합니다. 금형의 더 무거운 부분에 직접 부착된 적절한 크기의 스프루는 냉각이 발생할 때 수축을 완화하는 방식으로 재료를 공급할 수 있습니다. 또한, 스프루에 평평하거나 정사각형이 아닌 둥근 게이트를 사용하면 결함 형성 위험을 더욱 줄일 수 있습니다.

좁거나 가늘어지는 스프루는 금속을 캐비티에 붓는 것과는 반대로 금속을 뿌릴 수 있습니다. 이 방법에서는 전체 금형이 채워지기 전에 물체의 일부 섹션이 응고됩니다. 따라서 더 큰 중앙 스프루 또는 다중 스프루는 용융 금속을 증착하는 데 더 균일합니다.