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저자정보
이형원 (한국생산기술연구원) 김광국 (한국생산기술연구원) 김동윤 (한국생산기술연구원) 유지영 (한국생산기술연구원) 김영민 (한국생산기술연구원)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 대한용접·접합학회 2021년도 춘계학술대회 [초록집]
발행연도
2021.5
수록면
266 - 266 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

V형 맞대기 GMA 초층용접에서 파형을 이용한 완전용입 예측 CNN모델 최적화
이형원 ,  유지영 ,  김영민 외 2명 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 2022.05 학술대회자료

2021

V형 맞대기 이음의 GMA 초층 용접에서 용접 파형을 통한 완전용입 예측 합성곱 신경망 모델 개발
이형원 ,  유지영 ,  김영민 외 1명 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 2021.11 학술대회자료
맞대기 V형 그루브의 GMA 초층용접에서 합성곱 신경망을 이용한 이면비드 발생 예측 모델 개발
이형원 ,  유지영 ,  김광국 외 4명 대한용접·접합학회지 2021.10 학술저널
인공신경망을 이용한 후판 GMA 용접에서 이면비드 예측모델 개발
이형원 ,  김광국 ,  김동윤 외 2명 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 2021.05 학술대회자료

초록· 키워드

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조선 산업에서 용접공정의 대부분은 후판을 대상으로 하며, 다층을 쌓아 올리는 용접이 수행되고 있다. 특히, 초층에서 결함이 잔존하는 경우 수리에 많은 비용이 소모되어 초층 용접의 품질 제어가 중요하다. 지금까지 환경과 기술적 제한으로 인하여 초층 용접은 수작업으로 진행되고 있으며, 생산성과 품질이 작업자의 숙련도에 의해 결정되는 단점이 있다. 따라서, GMAW를 활용한 자동화가 지속적으로 요구되고 있으며, 전체 공정의 자동화를 위해서 초층 용접 제어의 자동화가 필요하다. 특히, 초층 용접 자동화를 위해서는 다양한 Root gap에 대응하여 완전용입의 이면비드를 확보할 수 있는 예측 모델의 개발이 선행되어야 한다.
본 연구에서는 두께 25 mm ... 전체 초록 보기
#Gas Metal Arc Welding(GMAW) #Back bead #Vision #Deep learning #Root gap

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