지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 272 - 281 (10page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
As the thickness of mobile communication devices is getting thinner, the size of the internal parts is also getting smaller. Among them, the battery case requires a high-level deep drawing technique because it has a rectangular shape with a large aspect ratio. In this study, the initial blank shape was optimized to minimize earing in a multi-stage deep drawing process using an artificial neural network(ANN). There has been no reported case of applying artificial neural network technology to the initial blank optimal design for a square case with large aspect ratio. The training data for ANN were obtained though simulation, and the model reliability was verified by performing comparative study with regression model using random sample test and goodness-of-fit test. Finally, the optimal design of the initial blank shape was performed through the verified ANN model.
목차
Abstract
1. 서론
2. 다단 딥드로잉 모델링 및 해석
3. 인공신경망 기반 예측 모델 개발 및 초기 블랭크 형상 최적화
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
C. S. Park, T. W. Ku, B. S. Kang, 2002, FE Analysis of Multi-Stage Deep Drawing Process for High Rectangular Case with Aspect Ratio, Trans. Mater. Process., Vol. 2002, No 10, pp. 171~174.
T. W. Ku, C. S. Park, B. S. Kang, 2004, A Study on Initial Blank Design and Modification for Rectangular Case Forming with Extreme Aspect Ratio, Trans. Mater. Process., Vol. 13, No. 4, pp. 307~318.
N. Kishor, D. R. Kumar, 2002, Optimization of initial blank shape to minimize earing in deep drawing using finite element method, J. Mater. Process. Technol., 130, pp. 20~30
B. S. Kang, T. W. Ku, 2011, Experimental study on multi-stage deep drawing for rectangular cup with high aspect ratio, Int. J. Adv. Manuf. Technol, 53.1-4, pp. 131~143.
M. J. Kwak, J. W. Park, G. T. Park, B. S. Kang, 2020, A Development of Longitudinal and Transverse Springback Prediction Model Using Artificial Neural Network in Multipoint Dieless Forming of Advanced High Strength Steel, Trans. Mater. Process, Vol. 29, pp. 76~88
T. W. Ku, C. S. Park, B. S. Kang, 2004, A Study on Initial Blank Design and Modification for Rectangular Case Forming with Extreme Aspect Ratio, Trans. Mater. Process., Vol. 13, No. 4, pp. 307~318.
N. Kishor, D. R. Kumar, 2002, Optimization of initial blank shape to minimize earing in deep drawing using finite element method, J. Mater. Process. Technol., 130, pp. 20~30
B. S. Kang, T. W. Ku, 2011, Experimental study on multi-stage deep drawing for rectangular cup with high aspect ratio, Int. J. Adv. Manuf. Technol, 53.1-4, pp. 131~143.
M. J. Kwak, J. W. Park, G. T. Park, B. S. Kang, 2020, A Development of Longitudinal and Transverse Springback Prediction Model Using Artificial Neural Network in Multipoint Dieless Forming of Advanced High Strength Steel, Trans. Mater. Process, Vol. 29, pp. 76~88
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
인공신경망과 유한요소해석을 이용한 초기 블랭크 형상 최적화 기법 연구 및 검증
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2021 .11
-
Artificial Neural Network Based Optimization For Deep Drawing Process
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2019 .10
-
전력계통의 저주파진동 억제를 위한 ANN(Artificial Neural Network) 제어기에 관한 연구
대한전기학회 학술대회 논문집
2018 .07
-
적외선 영상의 자연칼라 영상으로 변환을 위한 인공신경망
한국측량학회 학술대회자료집
2020 .07
-
사각형 캔 드로잉 다단 공정에서 성형성과 제품형상을 동시에 고려한 초기 블랭크 형상 최적 설계
한국산학기술학회 논문지
2017 .03
-
난방시스템 최적 셋백온도 적용시점 예측을 위한 인공신경망모델 개발
KIEAE Journal
2016 .06
-
Development of Deep Neural Network for Predicting the Thickness and Strain of Multi-Stage Deep Drawing Process
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
2020 .11
-
데이터와 인공신경망 능력 계산
한국정보통신학회논문지
2022 .01
-
타원형 다단 딥드로잉 제품의 성형성 향상을 위한 초기 블랭크 형상 연구
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2016 .04
-
A study on the prediction of mass of injection-molded product and feature selection using artificial neural network (ANN)
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2020 .10
-
인공신경망 기반(ANN) 차량 질량 추정 알고리즘 개발 및 검증
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2024 .11
-
Deep Neural Network 기반의 최적 조류 계산 연구
대한전기학회 학술대회 논문집
2022 .07
-
목표윤곽선이 3 차원 곡선인 형상의 최적블랭크 설계를 위한 형상오차 측정법
소성·가공
2015 .02
-
다양한 종횡비의 직사각바 다단 인발공정에서 치수정도 향상을 위한 프로세스 맵
소성·가공
2018 .06
-
Artificial Neural Network with Complex Structures
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .08
-
학교 실내 PM2.5 농도 예측모델 개발
대한건축학회 학술발표대회 논문집
2021 .04
-
Artificial neural network calculations for a receding contact problem
Computers and Concrete, An International Journal
2020 .01
-
Development of Prediction Model for Root Industry Production Process Using Artificial Neural Network
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
2017 .01
-
인공신경망을 활용한 최적 사출성형조건 예측에 관한 연구
소성·가공
2020 .08
-
인공신경망을 활용하여 목표질량제품을 생산하기 위한 사출성형조건에 관한 연구
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2020 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-551-001291616