V형 맞대기 이음의 GMA 초층 용접에서 용접 파형을 통한 완전용입 예측 합성곱 신경망 모델 개발

이형원; 유지영; 김영민; 김동윤

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이형원 (한국생산기술연구원) 유지영 (한국생산기술연구원) 김영민 (한국생산기술연구원) 김동윤 (한국생산기술연구원)

저널정보: 대한용접·접합학회 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 대한용접·접합학회 2021년도 추계학술대회 [초록집]

발행연도: 2021.11

수록면: 79 - 79 (1page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

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

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

가스 메탈 아크 용접 (gas metal arc welding, GMAW)은 산업기계 분야에서 요구하는 용접 품질을 확보하는데 용이한 생산 기술이기 때문에 널리 사용되고 있다. 소재가 두꺼운 경우 일반적으로 V형 이음부에서 다층 용접을 수행한다. 다층 용접 중에서 초층 용접은 용입 여부로 용접 접합부의 품질이 좌우된다. 현재 초층 용접은 용접 중 발생하는 외란에 대응하기 위하여 숙련된 작업자에 의존하지만, 용접의 특수성으로 인하여 숙련된 작업자를 확보하기 힘든 실정이기 때문에 고품질의 초층 용접을 진행하기 위해서는 GMAW 자동화가 지속적으로 요구되고 있다. 특히 초층 용접 자동화를 위해서는 완전 용입의 이면 비드 ... 전체 초록 보기

#Gas metal arc welding (GMAW) #V-Groove #Back-bead #Root pass #Full penetration #Deep learning #Convolutional neural network (CNN) #Fourier transform #Spectrogram

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이형원

소속기관 한국생산기술연구원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 9 이용수 392

유지영

소속기관 한국생산기술연구원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 1 이용수 18

김영민

소속기관 한국생산기술연구원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 5% 공학 > 기계공학 > 자동차공학

논문수 201 이용수 14,303

김동윤

소속기관 한국생산기술연구원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 5% 공학 > 기계공학 > 자동차공학

논문수 107 이용수 4,118

이 논문과 함께 이용한 논문

맞대기 용접부 초층 고온 균열에 미치는 용접 조건의 영향

이재희 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 2021 .05

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (4)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)