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      저자 : 루카 콸리아토(L. Quagliato) (검색결과 1 건)
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      • 기계학습 기반의 링 롤링 공정 변수 선정 방법

        이승로(S. R. Lee),박준희(J. H. Park),김낙수(N. S. Kim),루카 콸리아토(L. Quagliato) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월

        본 연구는 링 롤링 공정에서 소요 에너지를 감소시키기 위한 공정 변수 선정 방법에 관한 연구이다. 링 롤링 공정은 이음매 없는 링 모양의 제품을 만드는 공정으로 자동차, 항공 우주 등의 다양한 산업 분야에서 제품 제작에 사용된다. 이때, 에너지 효율과 관리의 측면에서 링 롤링 공정에서 발생하는 에너지를 줄이기 위해 공정 변수를 선정하는 것은 중요하다. 따라서 다양한 공정 변수에 따라 공정에서 발생하는 에너지 값을 계산하기 위한 기계학습 모델을 구현하였다. 이를 최소화 기법의 목적 함수로 활용하여 최종 링 형상과 재료 물성치 변수가 입력되었을 때 에너지를 감소시킬 수 있는 예비성형체 형상 변수와 메인 롤 회전 속도, 만드릴 회전 속도의 공정 변수를 제안하는 알고리즘을 개발하였다. 평형 링 롤링에 개발 알고리즘을 적용하기 위해서, 상용 SW 인 Simufact Forming15를 통해 예비 성형체 형상, 물성, 공정 변수에 따른 하중 영향을 분석하였고 FIOT (Force Integral Over Time)을 정의하였다. 구성된 380 개의 학습 데이터에 대해 기계학습 기법 중 GB (Gradient Boosting) 모델은 평균 오차 3.2%로 FIOT 을 예측할 수 있었다. 구현된 GB 모델을 Differential Evolution 최소화 기법의 목적 함수로 활용하여 42CrMo₄ 소재 750 mm 외경 링 성형에서 FIOT을 감소시킬 수 있는 예비성형체 형상 및 공정 변수를 제안하였다. 다른 변수 조합을 사용 시 FEM에서 계산된 FIOT 과 비교하며 제안된 변수 조합을 검증하였다.

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