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한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.15 No.5
발행연도
2006.10
수록면
123 - 130 (8page)

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In manufacturing, process automation and parameter optimization are required in order to improve productivity. Especially in welding process, productivity and weldablity should be considered to determine the process parameter. In this paper, optimization methodology was proposed to determine the welding conditions using the objective function in terms of productivity and weldablity. In order to conduct this, welding experiments were carried out. Tensile test was performed to evaluate the weldability. Neural network model to estimate tensile strength using the laser power, welding speed, and wire feed rate was developed. Objective function was defined using the normalized tensile strength which represented the weldablilty and welding speed and wire feed rate which represented the productivity. The optimal welding parameters which maximized the objective function were determined.
#Process automation(공정 자동화) #Process modeling(공정모델링) #Neural network model(신경망 모델) #Objective function(목적함수) #Parameter optimization(변수 최적화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 및 결과
3. 신경망 모델을 이용한 인장강도 예측모델
4. 생산 자동화를 위한 변수 최적화
5. 결론
참고문헌

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