오류역전파 알고리즘을 이용한 사출성형 금형 냉각회로 최적화

이병옥; 태준성; 최재혁

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이병옥 (아주대학교) 태준성 최재혁

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회지 Vol.18 No.4

발행연도: 2009.8

수록면: 430 - 435 (6page)

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The cooling stage greatly affects the product quality in the injection molding process. The cooling system that minimizes temperature variance in the product surface will improve the quality and the productivity of products. The cooling circuit optimization problem that was once solved by a response surface method with 4 design variables. It took too much time for the optimization as an industrial design tool. It is desirable to reduce the optimization time. Therefore, we tried the back-propagation algorithm of artificial neural network(BPN) to find an optimum solution in the cooling circuit design in this research. We tried various ways to select training points for the BPN. The same optimum solution was obtained by applying the BPN with reduced number of training points by the fractional factorial design.

#Injection Molding(사출성형) #Cooling System Optimization(냉각 최적화) #Artificial Neural Network(인공 신경망) #Back-Propagation Algorithm(오류 역전파 알고리즘) #Fractional Factorial Design(부분 요인배치법)

참고문헌 (7)

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1. [학위논문] - Jang, H. G / 2008 / A study on automatic optimization of cooling circuit design in injection mold / 석사 / M.S. Thesis, Ajou University

2. [학위논문] - Chung, H. W / 2008 / A study of automated optimization of injection-mold cooling-line design with predefined product temperature / 석사 / M.S. Thesis, Ajou university

3. [학술지(정기간행물)] - Lin, J. C / 2002 / Optimum cooling system design of free-form injection mold using an abductive network / Journal of Materials Processing Technology 120 : 226 ~ 236

4. [단행본] - Kim, D. S / 1993 / Neural networks theory and applications / Jinhan M&B

5. [학술지(정기간행물)] - Lippman, R. P / 1987 / An introducing to computing with neural nets / IEEE ASSP Magazine : 4 ~ 22

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