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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조정호 (충북대학교)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第32卷 第2號
발행연도
2014.4
수록면
43 - 47 (5page)

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Famous artificial neural network (ANN) is applied to predict proper process window of arc welding. Target weldment is variously combined lap joint fillet welding of automotive steel plates. ANN’s system variable such as number of hidden layers, perceptrons and transfer function are carefully selected through case by case test. Input variables are welding condition and steel plate combination, for example, welding machine type, shield gas composition, current, speed and strength, thickness of base material. The number of each input variable referred in welding experiment is counted and provided to make it possible to presume the qualitative precision and limit of prediction. One of experimental process windows is excluded for predictability estimation and the rest are applied for neural network training. As expected from basic ANN theory, experimental condition composed of frequently referred input variables showed relatively more precise prediction while rarely referred set showed poorer result. As conclusion, application of ANN to arc welding process window derivation showed comparatively practical feasibility while it still needs more training for higher precision.

목차

Abstract
1. 서론
2. 신경망 설정
3. 트레이닝 및 예측 결과
4. 고찰 및 결론
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참고문헌 (6)

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