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논문 기본 정보

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저널정보
한국생산제조학회 한국공작기계학회지 한국공작기계학회지 제8권 제5호
발행연도
1999.10
수록면
70 - 75 (6page)

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Adaptive control in the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding is employed to monitor the information about weld characteristics and process parameters as well as modification of those parameters to hold weld quality within the acceptable limits. Typical characteristics are the bead geometry, composition, microstructure, appearance and process parameters which govern the quality of the final weld. The main objectives of this paper are to realize the mapping characteristics of penetration through the learning. After learning, the neural network can predict the penetration desired from the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) were chosen from an error analysis. Partial-penetration, single-pass, bead-on-plate welds were fabricated in 12㎜ mild steel plates in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the penetration with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality.
#Penetration(용입깊이) #Adaptive Control(적응제어) #Neural Network(신경회로망) #Multiple Repression Analysis(다중회귀분석) #Process Parameter(공정변수)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험방법
3. 실험결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌

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