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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제21권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
411 - 417 (7page)

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In this research, we evaluate on the disassemblability of recycling process for vehicle front door using the symbolic chart method and machine-learning algorithm. It is applied to the front door of 1600cc class vehicle, and then the conventional steel door and CFRP door were compared. Based on the principle symbolic chart method, the number of processes can be different according to decomposer proficiency of suitability of recycling process, so the evaluation method is required to supply this issue. The machine learning algorithm, and artificial intelligence method were applied and the applicable tools for each experiment were used to compensate the variations in the number of processes according to different proficiencies. Because CFRP front door has integrated components compare to steel door, so its disassemblability processes were decreased to 80 from 103 of the conventional steel door’s. It can be confirmed that the disassemblability was increased from the suitability of recycling equation. In case of the steel, disassemblability was approximately 60.6, in case of the CFRP is approximately 72 for car front door. Therefore, it can be concluded that the disassemblability of CFRP was better in the evaluation of suitability of recycling.

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참고문헌 (19)

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심한섭 / 2018 / A Study on an Electric Power System Design of a Small Electric Vehicle / 한국기계가공학회지 17(1):89~94 Crossref 박정훈 / 2018 / 위상 및 형상 최적화기법에 의한 샤시부품의국부동강성 및 경량화 효과 / 한국기계가공학회지 17(3):141~147 dbpia 나영민 / 2018 / 유선형 차체가 적용된 1인용 저속 전기 자동차의 설계 및 제작 / 한국기계가공학회지 17(4):55~63 dbpia 조성민 / 2018 / Development of Hydraulic Compressor for Hydrogen Station / 한국기계가공학회지 17(6):158~163 Crossref Tenshin Reiki / 1998 / Examples of Recycling Design for Automobile / Journal of Japanese Society of Mechanical Engineers 101(954) google schola

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