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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민재 (창원대학교) 김동현 (창원대학교) 이춘만 (창원대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제21권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
137 - 143 (7page)

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Composite materials, being light-weight and of high mechanical strength, are increasingly used in various industries such as the aerospace, automobile, sporting-goods manufacturing, and ship-building industries. Recently, manufacturing of composite materials using 3D printers has increased. 3D-printed composite materials are made in free-form and adapted for end-use by adjusting the fiber content and orientation. However, research on the machining of 3D printed composite materials is limited. The aim of this study is to develop a machine learning method to select machining conditions for machining of 3D-printed composite materials. The composite material was composed of Onyx and carbon fibers and stacked sequentially. The experiments were performed using the following machining conditions: spindle speed, feed rate, depth of cut, and machining direction. Cutting forces of the different machining conditions were measured by milling the composite materials. PCA, a method of machine learning, was developed to select the machining conditions and will be used in subsequent experiments under various machining conditions.
#3D Printer(3D 프린터) #Composites Material(복합소재) #Machine Learning(머신러닝) #Milling(밀링가공) #Cutting Force(절삭력)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 장치 및 실험 방법
3. 가공 조건 선정을 위한 머신러닝 개발
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCES

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