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- KITECH 생산기술 전문지 > 지능화뿌리기술
- Volume 1(1); 2024
- Article
지능화뿌리기술 2024;1(1):167-171. Published online: Jul, 22, 2024
금형 절삭가공에서 표면거칠기 예측을 위한 인공 실험 데이터 활용 인공신경망에 대한 연구
- 김지우*, 이준한**, 이동원***, 김종선****, 김종수*****, †
김종수
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* 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 디지털생산부문/근로연수생/010-9554-2214/jiwoo11@kitech.re.kr/주저자
** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 디지털생산부문/포스트닥터/032-670-3928/jhlee0526@kitech.re.kr
*** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 디지털생산부문/학연협동과정생/032-670-3940/ldw@kitech.re.kr
**** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 디지털생산부문/수석연구원/032-670-3914/libra74@kitech.re.kr
***** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 디지털생산부문/수석연구원/032-670-3935/jskimgloria@kitech.re.kr/교신저자
초록
1. 서 론
생활 수준이 크게 높아진 환경에 따라 고객이 요구하는 제품의 품질 기준도 함께 상향 평준화되어 대량 생산과 더불어 품질 최적화를 필요로 하고 있다. 제품을 사용함에 있어 표면거칠기에 영향을 받는 촉감은 제품의 품질을 결정하는 가장 중요한 요소로 가공에 큰 노력을 기울여야 하는 부분이다[2]. 금형을 통해 가공된 제품은 금형의 표면이 제품에 동일하게 전사되며, 이는 금형의 표면거칠기가 곧 제품의 표면거칠기라는 것을 의미한다. 절삭가공을 통해 제작된 금형은 목표된 표면거칠기를 달성하기 위해 일반적으로 절삭모델 활용을 통한 예측과 실험적 연구를 통한 가공 조건 최적화에 의존하고 있다[3]...
참고 문헌
- 김시구, 이상일, 류광열, 신문수, 대한산업공학회 2019년 춘계공동학술대회, 광주 (2019) 1889-1895
- 이정희, 이진경, 서윤수, 곽재섭, 대한기계학회 2021년 추계학술대회, 부산 (2021) 50-51.
- 류시형, 이해성, 최덕기, 주종남, 한국정밀공학회지, 16(2) (1998) 166-171.
- 이동원, 이현화, 김진수, 김종수, 한국기계기술학회지, 24(6) (2022) 61-65.
- 김종수, 한국금형공학회지, 17(1) (2023) 33-39.
- Hossain. M. and Ahmad. N., Science and Technology, 45(8) (2012) 1-18.
- 김지우, 이동원, 김종선, 김종수, 한국금형공학회지, 17(4) (2023) 1-7.
- Lisha. L., Kevin. J., Giulia. D., Afchin. R. and Ameet. T., The Journal of Machine Learning Research, 18(1) 6765-6816
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