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3 차원 학습데이터를 이용한 머신 러닝 기법을 적용한 PIC 로봇 암의 설계에 대한 연구
지승민(S. M. Ji),최진경(J. K. Choi),전성식(S. S. Cheon) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
Piecewise Integrated Composite (PIC) 보는 구간 조합 복합재 보로 구간 마다 적층 각도 순서를 다르게 적용하여 보의 강성을 향상시킬 수 있는 복합재료 보이다. 본 연구에서는 LCD 디스플레이 패널 이송용 로봇암에 적용되는 단일 적층 복합재 보의 거동이 고려될 수 있는 3 차원 학습데이터가 구성되고 여러 가지의 머신 러닝 기법 중 분류 알고리즘에 적용하여 높은 예측 정확도를 보이는 머신 러닝 모델이 도출되었다. 먼저, 3 차원 학습데이터를 가공하기 위해서 일정한 간격으로 참조 요소를 배치한 후 유한요소해석을 통해 3 축 특성(Stress Triaxiality)값이 추출된다. 각 참조 요소를 추출된 3 축 특성값을 이용하여 우세하게 나타나는 세가지 하중 유형(인장, 압축 그리고 전단)으로 구분하고 훈련 데이터 셋(Training Data Set)이 구성되었다. 그리고 여러 가지의 분류 알고리즘에 구성된 3 차원 학습데이터를 적용하여 분류 예측이 진행되었고 예측 정확도가 비교되었다. 그 중 높은 예측 정확도를 가진 알고리즘 모델이 도출되었고, 도출된 알고리즘 모델을 이용해 예측한 결과를 PIC 보에 적용하여 기존 단일 적층 복합재 보와 유한요소 해석을 통해 비교되었다. 단일 적층 복합재 보에 비해 높은 강성을 가지는 것으로 나타났고 PIC 기법의 타당성이 검증되었다.