RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재후보

      사출성형공정에서 CAE 기반 품질 데이터와 실험 데이터의 통합 학습을 통한 인공지능 품질 예측 모델 구축에 대한 연구 = A study on the construction of the quality prediction model by artificial neural intelligence through integrated learning of CAE-based data and experimental data in the injection molding process

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A107965056

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this study, an artificial neural network model was constructed to convert CAE analysis data into similarexperimental data. In the analysis and experiment, the injection molding data for 50 conditions were acquired through thedesign of experiment an...

      In this study, an artificial neural network model was constructed to convert CAE analysis data into similarexperimental data. In the analysis and experiment, the injection molding data for 50 conditions were acquired through thedesign of experiment and random selection method. The injection molding conditions and the weight, height, and diameterof the product derived from CAE results were used as the input parameters for learning of the convert model. Also theproduct qualities of experimental results were used as the output parameters for learning of the convert model. Theaccuracy of the convert model showed RMSE values of 0.06g, 0.03mm, and 0.03mm in weight, height, and diameter,respectively. As the next step, additional randomly selected conditions were created and CAE analysis was performed.
      Then, the additional CAE analysis data were converted to similar experimental data through the conversion model. Anartificial neural network model was constructed to predict the quality of injection molded product by using convertedsimilar experimental data and injection molding experiment data. The injection molding conditions were used as inputparameters for learning of the predicted model and weight, height, and diameter of the product were used as outputparameters for learning. As a result of evaluating the performance of the prediction model, the predicted weight, height,and diameter showed RMSE values of 0.11g, 0.03mm, and 0.05mm and in terms of quality criteria of the target product,all of them showed accurate results satisfying the criteria range.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 박기윤, "휴대폰 커버 사출성형의 CAE 해석 및 최적화" 한국기계가공학회 11 (11): 60-65, 2012

      2 양동철, "인공신경망을 활용한 사출성형품의 질량과 치수 예측에 관한 연구" 한국금형공학회 14 (14): 1-7, 2020

      3 Tercan, H, "Transfer-learning : Bridging the gap between real and simulation data for machine learning in injection molding" 72 : 185-190, 2018

      4 Jong, W. R., "Integrating Taguchi Method and Artificial Neural Network to Explore Machine Learning of Computer Aided Engineering" 43 (43): 1-11, 2020

      5 Lee, C, "Development of Artificial Neural Network System to Recommend Process Conditions of Injection Molding for Various Geometries" 2 (2): 2020

      6 황순환, "CAE와 Decision-tree를 이용한 사출성형 공정개선에 관한 연구" 한국산학기술학회 22 (22): 580-586, 2021

      7 성시명, "CAE 해석을 이용한 오토바이 리어카울 사출성형에 관한 연구" 한국금형공학회 13 (13): 34-39, 2019

      8 남승돈, "CAE 성형해석 데이터의 사출금형 설계 활용 방법에 관한 연구" 한국금형공학회 13 (13): 29-34, 2019

      1 박기윤, "휴대폰 커버 사출성형의 CAE 해석 및 최적화" 한국기계가공학회 11 (11): 60-65, 2012

      2 양동철, "인공신경망을 활용한 사출성형품의 질량과 치수 예측에 관한 연구" 한국금형공학회 14 (14): 1-7, 2020

      3 Tercan, H, "Transfer-learning : Bridging the gap between real and simulation data for machine learning in injection molding" 72 : 185-190, 2018

      4 Jong, W. R., "Integrating Taguchi Method and Artificial Neural Network to Explore Machine Learning of Computer Aided Engineering" 43 (43): 1-11, 2020

      5 Lee, C, "Development of Artificial Neural Network System to Recommend Process Conditions of Injection Molding for Various Geometries" 2 (2): 2020

      6 황순환, "CAE와 Decision-tree를 이용한 사출성형 공정개선에 관한 연구" 한국산학기술학회 22 (22): 580-586, 2021

      7 성시명, "CAE 해석을 이용한 오토바이 리어카울 사출성형에 관한 연구" 한국금형공학회 13 (13): 34-39, 2019

      8 남승돈, "CAE 성형해석 데이터의 사출금형 설계 활용 방법에 관한 연구" 한국금형공학회 13 (13): 29-34, 2019

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2023 평가예정 계속평가 신청대상 (계속평가)
      2022-03-24 학술지명변경 한글명 : 한국금형공학회지 -> Design & Manufacturing
      외국어명 : Journal of the Korea Society of Die & Mould Engineering -> Design & Manufacturing
      KCI등재후보
      2021-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      2020-12-01 평가 등재후보 탈락 (계속평가)
      2018-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼