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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제11권 제6호
발행연도
2001.12
수록면
465 - 469 (5page)

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사출성형공정에서 나타나는 대표적인 성형불량의 하나인 미성형을 해결하기 위하여 본 논문은 퍼지의 논리 및 추론기능과 신경망의 학습 기능을 융합한 퍼지-신경망을 도입하였다. 미성형을 빠른 시간내에 해결하고 신경망의 학습속도를 높이기 위해 모듈형 두 단계의 학습 알고리즘이 본 논문에서는 제안되었다. 첫 번째 학습 모듈단계에서는 사출성형의 공정조건들이 서로 영향을 미치는 점을 고려하여 충전시간과 용융수지 온도가 결정되면 그에 상응하는 금형온도를 학습하고, 두 번째 모듈 학습단계에서는 실제로 사출성형해석을 통해 얻은 미성형 체적의 비율을 에러로 하여 에러를 줄이도록 하였다. 제안된 모듈형 퍼지-신경망을 평가하기 위해 사출성형해석이 황금분할 탐색법과 모듈형 퍼지-신경망을 이용해 각각 수행되고 그 결과를 비교하였다.
#FNN #Injection Molding #Short shot #Filling Analysis #Fuzzy #Process Conditions

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Application of Modular FNN to Injection Molding
3. Evaluation of the MFNN
4. Conclusions
References
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