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한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 한국공작기계학회 2004 추계학술대회 논문집
발행연도
2004.10
수록면
170 - 174 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2004

방사형기저함수망을 이용한 열간 사상압연의 압연하중 예측에 관한 연구
손준식 ,  이덕만 ,  김일수 외 1명 한국생산제조학회지 2004.12 학술저널
방사형기저함수망을 이용한 표면 비드폭 예측에 관한 연구
손준식 ,  김인주 ,  김일수 외 1명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2004.10 학술대회자료

2003

방사형기저함수망을 이용한 열간 사상압연의 압연하중 예측에 관한 연구
손준식 ,  이덕만 ,  김일수 외 1명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2003.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Despite the widespread use in the various manufacturing industries, the full automation of the robotic CO₂ welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint.
In this paper, an attempt has been made to develop an Radial basis function network model to predict the weld top-bead width as a function of key process parameters in the robotic CO₂ welding. and to compare the developed model and a simple neural network model using two different training algorithms in order to verify performance. of the developed model.
#Neural network #Radial basis function network #Robotic CO₂ welding #To bead width #Process parameter

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험
3. 신경회로망을 이용한 비드형상 예측
4. 결론
참고문헌

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