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저자정보
쩐민띠엔 (University of Ulsan) 단정통 (University of Ulsan) 이호원 (Korea Institute of Materials Science) 김동규 (University of Ulsan)
저널정보
한국소성·가공학회 한국소성가공학회 학술대회 논문집 2021년도 한국소성가공학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.5
수록면
88 - 88 (1page)

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본 연구에서는 알루미늄 합금 판재를 딥 드로잉 시 가변 블랭크 홀딩력(BHF)이 이어링 감소에 미치는 영향을 살펴보았다. 이어링의 형성을 분석하기 위해 가변 BHF가 작용될 수 있는 세그먼트 타입의 블랭크 홀더를 고안하였다. 유전 알고리즘(GA)와 결합한 심층 신경망(DNN) 모델을 개발하였고, 해석적(analytical) 모델과 비교를 통해 DNN-GA 결합모델에 의해 가변 BHF를 최적화하였다 ... 전체 초록 보기
#Earing #Deep Drawing #Blank Holding Force #Deep Neural Network #Genetic Algorithm

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