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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.5
- 수록면
- 343 - 351 (9page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2025.33.5.343
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This study proposed a machine learning-based methodology for predicting flow characteristics and detecting anomalies in pressure relief valves applied in automotive engine timing chain systems. Analysis was conducted using Random Forest, XGBoost, and LightGBM algorithms on comprehensive inspection data from 1.36 million products produced in 2023. The Random Forest test demonstrated superior performance in low and high-pressure regions, with particularly stable predictions in low-pressure conditions. Oil pressure and production timing were identified as key influencing factors. The anomaly detection algorithm effectively classified defect types across different specifications, specifically in detecting low-pressure flow anomalies caused by vent cap defects. This methodology is expected to significantly contribute to ensuring quality control efficiency and reducing defect rate in production processes.
목차
Abstract
1. 서론
2. 압력제어밸브 시스템 분석
3. 머신러닝 기반 분석 방법
4. 분석 결과 및 고찰
5. 결론
References
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