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이기동 (인하대학교) 강상훈 (한국생산기술연구원) 강민정 (한국생산기술연구원) 이성 (포틀랜드주립대학교) 현승균 (인하대학교) 김철희 (포틀랜드주립대학교)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 대한용접·접합학회 2021년도 춘계학술대회 [초록집]
발행연도
2021.5
수록면
312 - 312 (1page)

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이차전지 전력 전달부품의 Al/Cu 이종 재료 레이저 용접부는 두께가 매우 얇아 용입 깊이의 제어가 매우 중요하다. 현재 OCT(Optical Coherence Tomography)와 같은 레이저 용접 키홀 깊이 모니터링 장비가 개발 되었지만, 레이저 용접은 레이저 반사(Laser reflection)와 얕은 키홀 깊이로 인해 직접적인 모니터링이 어렵다. 또한 레이저 용접부의 공정 변수는 서로 복잡하게 관계되어 있어 용입 깊이의 제어를 위해서는 공정 변수의 관계를 설명하기위한 복잡한 알고리즘이 요구된다. 이에 대안으로 온도분포 모델링과 같은 수치해석적 방법이 많이 연구되었으며, 최근 기계 학습의 발전으로 수치해석적 방법에 더하여 기계 학습 및 딥러닝을 레이저 용접부 용입 깊이 예측에 적용하는 연구가 활발히 진 ... 전체 초록 보기
#Laser welding #Machine learning #Laser weld shape

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자동차 이차전지용 셀 및 모듈 조립을 위한 Al/Cu 이종소재 초음파 및 레이저 접합 기술 리뷰
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