유전 알고리즘-BP신경망을 이용한 Al3004 판재 점진성형 공정변수에 대한 최적화 연구

양센; 김영석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양센 (경북대학교) 김영석 (경북대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제21권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 560 - 567 (8page)

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점진판재성형은 금형을 제작하지 않고 판재를 가공하는 방법으로서 빠른 시제품 제작과 소량 생산에 적합한 성형법이다. 이러한 점진판재성형의 공정 변수로 공구 직경, 매 스탭당 Z-방향 깊이, 공구 이송 속도, 공구 회전 속도등은 성형품의 품질에 크게 영향을 미친다. 본 연구에서는 두께가 1.0mm인 Al3004판재를 사용하여 원뿔절두체 (VWACF: Varying Wall Angle Conical Frustum) 모델의 점진성형을 실시하였으며, 각각의 변수들의 조합에서 성형성을 판단하였다. BP신경망 (BPNN: Back Propagation Neural Network)를 기반으로 Minitab 소프트웨어를 사용하여 성형 각도를 예측하는 2 차 수학적 모델을 구축하였다. 또한 이 모델을 유전 알고리즘의 목적함수로 사용하였으며 최대 성형 각도로 얻기 위한 최적의 변수 조합을 찾아내었다. 공구 직경은 6mm, 회전 속도는 180rpm, Z-방향 피치는 0.401mm, 이송 속도는 772.4mm/min일 경우 가장 큰 성형 각도인 87.071°를 갖는 컵을 성형할 수 있었다.

#Incremental Sheet Forming #BPNN #Genetic Algorithm #Prediction #Optimization

참고문헌 (17)

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E. Leszak, “Apparatus and Process for Incremental Die Less Forming,” Patent US3342051 Al, 1967.

E. Appleton, B. Mason, “Sheet metal forming for small batches using sacrificial tooling,” Production Engineer , Vol. 63, No. 9, pp. 58-61, 1984, DOI: https://doi.org/10.1049/tpe:19840213

J. Jeswiet, F. Micari, G. Hirt, A. Bramley, J. Duflou, J. Allwood, “Asymmetric Single Point Incremental Forming of Sheet Metal,” CIRP Annals , Vol. 54, No. 2, pp. 88-114, 2005. DOI: https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)60021-3

J. Leon, D. Salcedo, C. Ciaurriz, C. J. Luis, J. P. Fuertes, I. Puertas, R. Luri, “Analysis of the Influence of Geometrical Parameters on the Mechanical Properties of Incremental Sheet Forming Parts,” Procedia Engineering , Vol.63, pp. 445~453, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2013.08.206

Y. H. Kim, J. J. Park, “Effect of Process Parameters on Formability in Incremental Forming of Sheet Metal,” Journal of Materials Processing Technology , Vol. 130~131, pp. 42~46, 2002. DOI: https://doi.org/10.1016/S0924-0136(02)00788-4

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