신경망 및 유전 알고리즘을 이용한 최적 사출 성형조건 탐색기법

백재용; 김보현; 이규봉

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 백재용 김보현 이규봉

저널정보: Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문요약집

발행연도: 2005.10

수록면: 952 - 955 (4page)

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It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.

#Injection Molding Condition(사출조건) #Optimal Condition(최적조건) #Neural Network(신경망) #Genetic Algorithm(유전 알고리즘)

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