Fig 1. Overview of the experimental process (a) crucible furnace (b) casting mould (c) squeeze casting process (d) cast samples for analysis (e) samples from tensile testing (f) samples from impact testing.

이 기술 요약은 OJARIGHO, EV; AКРОВI, JA; EVOKE, E가 J. Appl. Sci. Environ. Manage.에 발표한 논문 “Optimization of Selected Squeeze Casting Parameters on the Mechanical Behaviour of Aluminium Alloy” (2024)를 기반으로 합니다. STI C&D의 기술 전문가를 위해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 스퀴즈 캐스팅 최적화
  • Secondary Keywords: 알루미늄 합금, 기계적 물성, 다구치 기법, 공정 변수, 항복 강도, 인장 강도, CFD

Executive Summary

  • The Challenge: 알루미늄 합금의 스퀴즈 캐스팅 공정은 기공, 수축 등 결함 발생으로 인해 기계적 물성이 저하되는 문제를 안고 있습니다.
  • The Method: 본 연구는 다구치 기법을 활용하여 스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도, 초기 금형 온도 등 4가지 핵심 공정 변수를 체계적으로 최적화했습니다.
  • The Key Breakthrough: 항복 강도와 인장 강도를 동시에 극대화하는 최적의 공정 조건(압력 150MPa, 시간 45초, 주입 온도 700°C, 금형 온도 200°C)을 성공적으로 규명했습니다.
  • The Bottom Line: 이 4가지 핵심 변수를 정밀하게 제어하는 것이 고강도, 무결함 알루미늄 합금 부품 생산의 핵심입니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

알루미늄 합금은 높은 주조성, 내부식성, 인장 강도, 낮은 밀도 등 다양한 장점으로 항공우주 및 자동차 산업에서 널리 사용됩니다. 특히 스퀴즈 캐스팅은 기존 주조와 단조의 장점을 결합하여 기공이 거의 없는 정밀한 형상의 부품을 생산할 수 있는 비용 효율적인 기술입니다.

하지만 스퀴즈 캐스팅 공정은 압출 편석, 기공, 블리스터링, 미충진, 소착, 고온 균열, 수축 등 여러 결함에 직면해 있습니다. 이러한 결함들은 최종 제품의 기계적 물성을 저하시키는 주된 원인이 됩니다. 현장에서의 시행착오 방식은 비효율적이며, 원하는 품질을 얻기 위해서는 공정 변수들을 과학적으로 최적화하는 접근 방식이 필수적입니다. 본 연구는 바로 이 문제, 즉 알루미늄 합금의 기계적 성능을 극대화하기 위한 최적의 스퀴즈 캐스팅 공정 조건을 찾는 것을 목표로 합니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 Al-12%Si 알루미늄 합금의 기계적 물성을 최적화하기 위해 다구치 설계(Taguchi method)를 실험 계획법으로 채택했습니다. 이 방법론은 최소한의 실험 횟수로 여러 공정 변수의 영향을 효과적으로 분석할 수 있게 해줍니다.

  • 재료: Al-12%Si 알루미늄 합금 (상세 화학 성분은 논문 Table 1 참조)
  • 핵심 공정 변수 (입력 인자):
    1. 스퀴즈 압력 (A): 50, 100, 150 MPa
    2. 가압 시간 (B): 15, 30, 45 초
    3. 주입 온도 (C): 600, 700, 800 °C
    4. 초기 금형 온도 (D): 150, 200, 250 °C
  • 평가 항목 (응답): 항복 강도(Yield Strength, YS) 및 최종 인장 강도(Ultimate Tensile Strength, UTS)
  • 실험 설계: 4개의 변수와 3개의 수준을 고려하여 L27 직교 배열표에 따라 총 27회의 실험을 수행했습니다.
  • 분석: 실험 결과를 바탕으로 분산 분석(ANOVA)을 실시하여 각 공정 변수가 기계적 물성에 미치는 통계적 유의성을 평가했습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

분산 분석(ANOVA)과 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석을 통해 다음과 같은 핵심적인 결과를 도출했습니다.

Finding 1: 4대 공정 변수 모두 기계적 강도에 결정적 영향을 미침

분산 분석 결과, 스퀴즈 압력(A), 가압 시간(B), 주입 온도(C), 초기 금형 온도(D) 모두 항복 강도(Table 3)와 최종 인장 강도(Table 4)에 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었습니다(p-value < 0.05). 이는 네 가지 변수 중 어느 하나도 소홀히 할 수 없으며, 모두 정밀하게 제어해야 고품질의 주조품을 얻을 수 있음을 의미합니다. 특히 스퀴즈 압력은 두 강도 특성 모두에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났습니다.

Finding 2: 최대 강도를 위한 최적의 공정 조건 규명

연구팀은 ‘망대특성(larger the better)’을 기준으로 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석을 수행하여 각 기계적 물성을 극대화하는 최적의 조건을 찾아냈습니다.

  • 항복 강도 최적 조건 (Table 6): 스퀴즈 압력 150MPa, 가압 시간 45초, 주입 온도 700°C, 초기 금형 온도 200°C
  • 인장 강도 최적 조건 (Table 7): 스퀴즈 압력 150MPa, 가압 시간 45초, 주입 온도 700°C, 초기 금형 온도 200°C

이 최적화된 설정으로 얻은 항복 강도와 최종 인장 강도는 각각 302.86MPa와 347.72MPa였습니다. 이는 체계적인 공정 최적화를 통해 알루미늄 합금의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 명확히 보여줍니다.

Practical Implications for R&D and Operations

  • For Process Engineers: 본 연구는 스퀴즈 압력을 150MPa까지, 가압 시간을 45초까지 증가시키는 것이 항복 강도와 인장 강도를 직접적으로 향상시키는 데 기여함을 시사합니다. 또한, 주입 온도와 금형 온도를 각각 700°C와 200°C의 최적 중간 범위로 조정하는 것이 중요합니다. 이 범위를 벗어나면 오히려 강도가 감소할 수 있습니다.
  • For Quality Control Teams: 논문의 Figure 2c와 3c 데이터는 주입 온도와 금형 온도가 강도에 비선형적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이는 일관된 기계적 물성을 보장하기 위해 이러한 열적 변수를 더 엄격하게 제어하는 새로운 품질 검사 기준을 수립하는 데 정보를 제공할 수 있습니다.
  • For Design Engineers: 스퀴즈 압력의 강력한 영향력에 대한 연구 결과는 부품 설계 시 균일한 압력 전달이 용이하도록 해야 결함을 최소화할 수 있음을 나타냅니다. 이는 스퀴즈 캐스팅을 통한 제조 가능성을 보장하기 위해 초기 설계 단계에서 반드시 고려해야 할 중요한 사항입니다.

Paper Details

Optimization of Selected Squeeze Casting Parameters on the Mechanical Behaviour of Aluminium Alloy

1. Overview:

  • Title: Optimization of Selected Squeeze Casting Parameters on the Mechanical Behaviour of Aluminium Alloy
  • Author: OJARIGHO, EV; AКРОВI, JA; EVOKE, E
  • Year of publication: 2024
  • Journal/academic society of publication: J. Appl. Sci. Environ. Manage.
  • Keywords: Squeeze Casting Parameters; Taguchi Method; Optimization; Mechanical Properties

2. Abstract:

알루미늄 합금은 다양한 용도를 가지며 비용 효율적인 스퀴즈 캐스팅 기술을 통해 생산될 수 있다. 기존 문헌에 따르면 스퀴즈 캐스팅은 주조 제품의 기계적 특성을 향상시키고 거의 기공 없는 제품을 생산하는 장점이 있다. 그러나 스퀴즈 캐스팅은 압출 편석, 중심선 편석, 산화물 개재물, 기공, 블리스터링, 미충진, 소착, 고온 균열, 케이스 박리, 수축 등 몇 가지 문제에 직면해 있다. 이러한 결함을 최소화하기 위해, 원하는 결과를 산출할 최적의 매개변수를 적용하여 주조를 수행해야 한다. 본 연구는 알루미늄 합금(Al-12%Si) 생산에서 스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도, 초기 금형 온도의 스퀴즈 매개변수 최적화에 초점을 맞췄다. 평가된 응답은 항복 강도와 최종 인장 강도이다. 결과는 공정 매개변수가 95% 신뢰 수준에서 모든 특성에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤음을 보여주었다. 이러한 매개변수들의 조합된 상호작용 또한 특성 응답에 유의미한 영향을 나타냈다. 항복 강도와 최종 인장 강도에 대한 공정 인자의 최적 설정은 스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도 및 초기 금형 온도에 대해 각각 150MPa, 15초, 700°C 및 150°C로 평가되었다. 항복 강도와 최종 인장 강도인 세 가지 응답에 대해 얻어진 결과는 각각 302.86MPa와 347.72MPa였다.

3. Introduction:

알루미늄 합금은 높은 기술적 가치와 광범위한 산업적 용도, 그리고 높은 주조성, 우수한 내식성, 매력적인 인장 강도, 낮은 밀도, 높은 열전도율, 좋은 성형성, 높은 비강성 등 다양한 장점으로 인해 최근 큰 주목을 받아왔다. 이러한 이유로 알루미늄 합금은 대부분의 주조 공장에서 널리 사용되며, 특히 항공우주 산업과 기계 자동차 분야에서 중요한 적용 기회를 제공한다. 스퀴즈 캐스팅은 기존 주조와 단조의 장점을 결합하여 거의 최종 형상에 가까운 주조 부품을 생산한다. 이 공정은 영구 주형 주조 방법의 범주에 속하며, 우수한 표면 조도, 정밀한 치수 공차, 주조 표면에 모래 개재물이 없는 장점을 가진다.

Fig 1. Overview of the experimental process (a) crucible furnace (b) casting mould (c) squeeze casting process (d) cast samples for analysis (e) samples from tensile testing (f) samples from impact testing.
Fig 1. Overview of the experimental process (a) crucible furnace (b) casting mould (c) squeeze casting process (d) cast samples for analysis (e) samples from tensile testing (f) samples from impact testing.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

알루미늄 합금의 스퀴즈 캐스팅은 우수한 기계적 특성을 가진 부품을 생산하는 효과적인 방법이지만, 다양한 공정 결함으로 인해 품질이 저하될 수 있다.

Status of previous research:

이전 연구들은 스퀴즈 압력, 금형 온도, 용탕 온도 등이 알루미늄 합금의 기계적 특성에 영향을 미친다는 것을 밝혔지만, 이들 변수 간의 상호작용과 체계적인 최적화에 대한 연구는 더 필요하다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도, 초기 금형 온도 등 네 가지 핵심 공정 변수가 Al-12%Si 합금의 항복 강도와 최종 인장 강도에 미치는 영향을 평가하고, 다구치 기법을 사용하여 최적의 공정 조건을 찾는 것이다.

Core study:

다구치 L27 직교 배열표에 따라 실험을 설계하고 수행하였다. 각 조건에서 생산된 시편의 항복 강도와 인장 강도를 측정하였다. 수집된 데이터를 분산 분석(ANOVA)하여 각 변수의 유의성을 검증하고, 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 분석하여 최적의 공정 변수 조합을 도출하였다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 실험 계획법으로 다구치 기법(Taguchi method)을 사용했다. 4개의 3수준 인자(스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도, 초기 금형 온도)를 고려하여 L27 직교 배열표를 구성했다.

Data Collection and Analysis Methods:

만능 시험기(Instron 3369 Series)를 사용하여 각 실험 조건에서 제작된 시편의 인장 시험을 수행하여 항복 강도와 최종 인장 강도 데이터를 수집했다. 수집된 데이터는 Minitab 19 소프트웨어를 사용하여 분산 분석(ANOVA), 파레토 차트 분석, 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석을 수행했다.

Research Topics and Scope:

연구 범위는 Al-12%Si 합금의 스퀴즈 캐스팅 공정에 국한되며, 주요 연구 주제는 네 가지 공정 변수가 항복 강도와 최종 인장 강도에 미치는 영향과 이들 특성을 극대화하기 위한 공정 최적화이다.

6. Key Results:

Key Results:

  • 스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도, 초기 금형 온도는 모두 항복 강도와 최종 인장 강도에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤다 (p-value < 0.05).
  • 스퀴즈 압력은 기계적 물성에 가장 큰 영향을 미치는 변수였으며, 가압 시간이 그 뒤를 이었다.
  • 항복 강도와 인장 강도를 극대화하기 위한 최적의 공정 조건은 스퀴즈 압력 150MPa, 가압 시간 45초, 주입 온도 700°C, 초기 금형 온도 200°C로 확인되었다.
  • 최적 조건에서 예측되는 항복 강도는 302.86MPa, 최종 인장 강도는 347.72MPa였다.
Fig. 2. Analysis for ultimate tensile strength as regards (a) Pareto chart (b) Normal plot (c) Main effect plot for fitted means
Fig. 2. Analysis for ultimate tensile strength as regards (a) Pareto chart (b) Normal plot (c) Main effect plot for fitted means

Figure List:

  • Fig 1. Overview of the experimental process (a) crucible furnace (b) casting mould (c) squeeze casting process (d) cast samples for analysis (e) samples from tensile testing (f) samples from impact testing.
  • Fig. 2. Analysis for ultimate tensile strength as regards (a) Pareto chart (b) Normal plot (c) Main effect plot for fitted means
  • Fig. 3. Analysis for ultimate tensile strength as regards (a) Pareto chart (b) Normal plot (c) Main effect plot for fitted means.
  • Fig. 5: Main Effects Plot for SN ratio for (a) Yield strength (b) Ultimate tensile strength

7. Conclusion:

다구치 기법을 사용하여 스퀴즈 캐스팅 파라미터를 분석하고 알루미늄 합금(Al-85%, Mg-8%, Si-12%, Mg-1%, Cu-0.90%, Ni-0.90%)의 기계적 성능을 최적화했다. 정규 분포도와 ANOVA 분석 결과, 스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도, 초기 금형 온도의 네 가지 파라미터가 항복 강도와 최종 인장 강도에 유의미한 영향을 미쳤으며, 각 경우 p-value는 0.05 미만이었다.

8. References:

  1. ASTM E 8/E8M-21, Standard Test Methods for Tension Testing of Metallic Materials, ASTM Int., West Conshohocken, PA, 2021, 2021.
  2. Dong, JX; Karnezis, PA; Durrant G; Cantor B ( 1999).The effect of Si and Fe additions on the microstructure and mechanical properties of a direct squeeze cast Al-7Si-0.3Mg alloy. Metallurg. Mat. Transact S. Suzuki. Product quality by vertical filling casting machine. Light Metal Age.
  3. Hajjari, E; Divandari, M (2008): An Investigation on The Microstructure and Tensile Properties of Direct Squeeze Cast and Gravity Die Cast 2024 Wrought Al Alloy. Mat. Design, 29: 1685-1689.
  4. Manjunath P; Prasad K.; Mahesh B (2014). Optimization of squeeze cast process parameters using Taguchi and grey relational analysis. Dept. Mech. Eng. Nat. Inst. Technol. Karnataka, Surathkal-575025, India.
  5. Manjunath, P; Krishna P; Parappagoudar M (2015). Modelling in Squeeze Casting Process-Present State and Future Perspectives. Adv. Auto. Eng. 4: 111. DOI:10.4172/2167-7670.1000111
  6. Manjunath, PGC; Arun, K.S; Mahesh, BP (2018). A systematic approach to model and optimize wear behaviour of castings produced by squeeze casting process. J. Manuf. Processes. 32: 199–212.
  7. Montgomery, DC (2005). Design and Analysis of experiments.6th ed., New York: John Wiley Sons, Inc.
  8. Peasant, SV; Subramanian R; Radhika, N; Anandavel B (2011). Dry sliding wear and friction studies on AlSi10Mg-fly ash-graphite hybrid metal matrix composites using Taguchi method. Tribology 5 (2) 72-81.
  9. Raji, A; Khan RH (2005).Effects of pouring temperature and squeeze pressure on Al-8% Si alloy squeeze cast parts. AUJT 9(4): 229-237.
  10. Ramon, V; Leon, Anne CS; Raghu, NK (1987). Performance measures independent of adjustment: an explanation and extension of Taguchi’s signal-to-noise-ratios, Technometrics 29 (3): 253–265.
  11. Rolland, T; Schmidt R; Arnberg L; Thorpe W (1996). Macrosegregation in indirectly squeeze cast Al-0.9 wt% Si. Mat. Sci. Eng. A, 212: 235-241.
  12. Schwam, D; Wallace, JF; Chang, Q; Zhu Y, (2002). Cast Optimization of the squeeze casting process for aluminum alloy parts. Case Western Reserve University.
  13. Senthil, P; Amirthagadeswaran, KS (2013b).Experimental study and squeeze cast process optimization for high quality AC2A aluminium alloy castings. Arabian J. Sci. Eng. 39(3): 2215-2225. DOI: 10.1007/s13369-013-0752-5, 2013.
  14. Shi-bo Bin; Shu-ming Xing, Long-mei Tian; Ning Zhao; Lan, LI (2013): Influence of technical parameters on strength and ductility of AlSi9Cu3 alloys in squeeze casting. Transact. Nonferrous Met. Soc. China. 23, 977-982
  15. Smillie, M (2006). Casting and analysis of squeeze cast Aluminum Silicon eutectic alloy. Ph.D. thesis, Dept. Mechanical Engineering, University of Canterbury, Christ Church, New Zealand.
  16. Souissi N., Souissi S, Christophe L., Ben Amar M., Chedly B and Foued E, (2014). Optimization of Squeeze Casting Parameters for 2017 A Wrought Al Alloy Using Taguchi Method. Metal Open Acc. J. 4: 141-154. DOI: 10.3390/met4020141
  17. Surajit Pal; Susanta KG (2010). Multi-response optimization using multiple regression-based weighted signal-to-noise ratio (MRWSN), Qual. Eng. 22 (4):336-350.
  18. Vijian, P.; Arunachalam, V.P. and Charles, S. (2007a). Study of surface roughness in squeeze casting LM6 aluminium alloy using Taguchi method Indian J. Eng. Mat. Sci. 5: 7-11.
  19. Vijian, P; Arunachalam VP (2007).Optimization of squeeze casting process parameters using Taguchi analysis. Int. J. Adv. Manu. Techno. 33, 1122-1127.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 이 최적화 연구에서 완전 요인 설계 대신 다구치 기법을 선택한 이유는 무엇입니까?

A1: 본 논문에서는 다구치 L27 직교 배열표를 사용했습니다. 이 방법은 제한된 수의 실험으로 여러 변수의 효과를 연구하는 데 매우 효율적입니다. 4개 인자와 3개 수준을 가진 완전 요인 설계를 사용했다면 3^4 = 81회의 실험이 필요하지만, L27 배열표는 이를 27회로 줄여 상당한 시간과 자원을 절약하면서도 주요 효과와 최적의 파라미터 설정을 효과적으로 식별할 수 있습니다.

Q2: 주 효과도(Fig 2c, 3c)를 보면 주입 온도와 금형 온도가 특정 지점 이후에 강도를 감소시키는 것으로 나타났습니다. 물리적인 이유는 무엇인가요?

A2: 논문에서 야금학적 이유를 명시적으로 설명하지는 않았지만, 이러한 역 포물선 형태의 경향은 주조에서 흔히 나타납니다. 700°C와 같은 최적의 주입 온도는 과도하게 높지 않으면서도 금형을 채울 수 있는 좋은 유동성을 보장합니다. 온도가 너무 높으면 가스 기공 증가, 결정립 크기 증대, 응고 시간 지연 등의 문제가 발생하여 기계적 특성을 저하시킬 수 있습니다. 마찬가지로, 200°C의 최적 금형 온도는 양호한 용탕 흐름과 미세조직을 개선하고 강도를 높이는 빠른 방향성 응고 사이의 균형을 맞춥니다.

Q3: 스퀴즈 압력이 강도에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 압력은 어떻게 이러한 개선을 이끌어내나요?

A3: 논문의 서론에 따르면, 스퀴즈 캐스팅에서의 압력 적용은 유동성을 향상시키고 결함을 제거하는 데 도움이 됩니다. 높은 압력은 액체 금속을 금형과 긴밀하게 접촉시켜 열 전달을 촉진하고 빠른 응고를 유도합니다. 더 중요하게는, 응고 중인 영역에 지속적으로 용탕을 공급하여 수축 기공을 효과적으로 방지함으로써, 결과적으로 밀도가 높고 건전한 주조품을 만들어 항복 강도 및 인장 강도와 같은 기계적 특성을 크게 향상시킵니다.

Q4: 개별 강도 지표에 대한 최적 가압 시간은 45초였지만, 다중 목표 최적화에서는 15초였습니다. 왜 이런 차이가 발생하나요?

A4: 논문은 서로 다른 최적 설정을 제시합니다. 항복 강도(Table 6)와 인장 강도(Table 7)를 개별적으로 최적화할 때는 45초의 긴 가압 시간이 미세 수축을 완전히 제거하는 데 유리하여 최적으로 나타났습니다. 그러나 다중 목표 최적화(Table 8)는 균형 잡힌 해결책을 찾는 것을 목표로 합니다. 이 경우 15초가 선택된 것은, 각 특성에서 절대적인 최대치를 달성하지는 못하더라도, 짧은 사이클 타임이라는 생산성 이점을 제공하면서 여전히 우수한 특성 조합을 달성할 수 있는 타협점이기 때문일 수 있습니다.

Q5: 이 연구에서 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석의 중요성은 무엇입니까?

A5: 다구치 기법의 핵심 개념인 S/N ratio는 공정의 강건성(robustness)을 측정하는 데 사용됩니다. 본 연구에서 사용된 ‘망대특성(larger the better)’ S/N ratio(Eq. 3)는 강도(“신호”)를 극대화할 뿐만 아니라 제어 불가능한 요인(“잡음”)에 대한 변동성이나 민감도를 최소화하는 파라미터 설정을 식별하는 데 도움을 줍니다. S/N ratio를 최대화함으로써, 본 연구는 산업 제조에 필수적인, 일관되게 높은 강도의 부품을 생산하는 최적의 공정 윈도우를 찾습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 다구치 기법을 활용한 체계적인 스퀴즈 캐스팅 최적화가 어떻게 일반적인 주조 결함을 극복하고 우수한 알루미늄 부품을 생산할 수 있는지를 명확하게 보여주었습니다. 스퀴즈 압력, 가압 시간, 주입 온도, 초기 금형 온도의 정밀한 제어는 항복 강도와 인장 강도를 극대화하는 데 필수적입니다. 이러한 결과는 고성능 경량 부품이 요구되는 자동차 및 항공우주 산업에 중요한 시사점을 제공합니다.

STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 백서에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

  • 연락처 : 02-2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “Optimization of Selected Squeeze Casting Parameters on the Mechanical Behaviour of Aluminium Alloy” by “OJARIGHO, EV; AКРОВI, JA; EVOKE, E”.
  • Source: https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i2.15

This material is for informational purposes only. Unauthorized commercial use is prohibited. Copyright © 2025 STI C&D. All rights reserved.

PDF View