海外の文献でみるMIMのタグチメソッド（L27）。３つの特性値、外観、強度、密度をGRG法で結合。
金属粉末：GA-SUS316L（粗めの二峰分布）
バインダー組成：PEG：73％、PMMA：25％、SA:2％
フィードストック組成：因子C、３水準、64，64.5，65体積％
試験片：不明
特性値：外観、強度、密度 をGRG（Grey relational grade）法により数値化0～1（1が理想）
制御因子：A:射出圧力、B:射出温度、C：粉末量、D:金型温度、E：保圧力、F:射出速度 各３水準 L27
《結果》A×B、A×C を考慮して最適値はA1B1C1D2E0F2である。さらに粉末量Cは注意が必要で中間の64.5VOL％が選ばれた。
参考文献：Journal of Applied Sciences,2011,Vol.11,Issue:9,P1663-1667, Multiple Performance Optimization for the Best Metal Injection Molding Green Compact
【珈琲ブレイ句】この論文からの学びは２つ。ひとつは、３つの特性値をGRG法を使って0~1の間の数字に結合して解析できちゃうこと。ふたつめは、粉末量が最大の65VOL％ではなく、中間の64.5VOL％が選ばれたこと。粉末の仕様が「A powder metal particle size distributions used is in a bimodal distribution consisting of 70% of coarse powder in a weight fraction.」という程度しか記載が無いのですが、粗い分布を含めた二峰分布ということで、もしかすると粉末量65VOL％は、タップ密度が低く、CSL最大粉末量に接近しておりバインダーが不足ぎみだったという可能性があります。
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