지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 338 - 346 (9page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
A V-bending test was performed in order to predict springback of high-strength steel sheets under various conditions. The results of V-Bending test were analyzed with artificial neural networks and FE-simulation, respectively, for the tool design. The results of design are discussed. The bending test result using the tool designed with artificial neural networks was about 92°. However, the bending test result using the tool designed FE-simulation was about 94.5˚. Artificial neural networks are a useful tool along with FE-simulation in predicting springback.
목차
Abstract
1. 서론
2. 탄성회복 DB 구축
3. 90° V-벤딩 설계
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
A. R. Park, J. H. Nam, M. J. Kim, I. S. Jang, Y. K. Lee, 2020, Evaluations of tensile properties as a function of austenitizing temperature and springback by V-bending testing in medium-Mn steels, Mater. Sci. Eng. A 787, 139534, https://doi.org/10.1016/j.msea.2020.139534
J. Huh, H. Huh, C. S. Lee, 2011, Effect of strain rate on the anisotropic deformation behavior of advanced high strength steel sheets, Trans. Mater. Process, Vol. 20, No. 8, pp. 595~600. http://dx.doi.org/10.5228/KSTP.2011.20.8.595
C. Mahil Loo Christopher, T. Sasikumar, Tom Page, 2019, Crack growth detection on Al/Sicp using acoustic monitoring and artificial neural network, Mater. Today Proceedings 16, pp. 604~611, https://doi.org/10/1016j.matpr.2019.05.135
C. H. Suh, Y. C. Jung, Y. H. Lim, H. Y. Yun, K. H. Lee, Y. S. Kim, 2012, The effects of process parameters of multi-stage forming on springback for a U-channel made of ultra-high-strength steel, Trans. Kor. Soc. Mech. Eng., Vol. 36, No. 3, PP. 283~288, https://doi.org/10.3795/KSME-A.2012.36.3.283
B. G. Kim, I. S. Lee, Y. T. Keum, 2009, Study on the springback reduction of automotive advanced high strength steel panel, Trans. Mater. Process, Vol. 18, No. 6, PP. 488~493, https://doi.org/10.5228/KSPP.2009.18.6.488
J. Huh, H. Huh, C. S. Lee, 2011, Effect of strain rate on the anisotropic deformation behavior of advanced high strength steel sheets, Trans. Mater. Process, Vol. 20, No. 8, pp. 595~600. http://dx.doi.org/10.5228/KSTP.2011.20.8.595
C. Mahil Loo Christopher, T. Sasikumar, Tom Page, 2019, Crack growth detection on Al/Sicp using acoustic monitoring and artificial neural network, Mater. Today Proceedings 16, pp. 604~611, https://doi.org/10/1016j.matpr.2019.05.135
C. H. Suh, Y. C. Jung, Y. H. Lim, H. Y. Yun, K. H. Lee, Y. S. Kim, 2012, The effects of process parameters of multi-stage forming on springback for a U-channel made of ultra-high-strength steel, Trans. Kor. Soc. Mech. Eng., Vol. 36, No. 3, PP. 283~288, https://doi.org/10.3795/KSME-A.2012.36.3.283
B. G. Kim, I. S. Lee, Y. T. Keum, 2009, Study on the springback reduction of automotive advanced high strength steel panel, Trans. Mater. Process, Vol. 18, No. 6, PP. 488~493, https://doi.org/10.5228/KSPP.2009.18.6.488
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
고강도 강판의 스프링백 거동 연구
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2015 .10
-
고강도강 파이프 굽힘 공정에서의 스프링백 예측을 위한 공정변수의 영향 분석
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2019 .10
-
1.2GPa급 강판 판재 성형에서 스프링백 감소를 위한 금형 보상 설계
소성·가공
2016 .10
-
스프링백 예측을 위한 구리 소재의 벤딩 실험 및 수치해석
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2024 .10
-
디지털 서보 프레스를 이용한 고강도강 성형제품의 스프링백 경향 변화
소성·가공
2016 .02
-
초고강도 강판 성형 시의 스프링백 해석 및 금형 소재 적합성 검토
소성·가공
2020 .08
-
고강도강판의 스프링백 저감을 위한 서보프레스 모션특성에 관한 연구
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2015 .10
-
튜브 벤딩시 스프링백 보정각 추세선 도출에 관한 연구
소성·가공
2020 .08
-
A Numerical Simulation study of new sheet metal forming process for Springback reduction by changing the stress path for Ultra High Strength Steel
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2023 .05
-
마그네슘 합금 판재의 온간 V-굽힘에서 소재의 변형 및 보토밍 공정의 효과 분석
소성·가공
2018 .06
-
보정 공정을 포함한 U-채널 성형 공정에서 스프링백의 강건 설계
한국기계기술학회지
2018 .01
-
쉘요소의 두께방향 적분점 개수에 따른 스프링백 예측 분석
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2015 .10
-
유한요소해석 및 인공신경망 기반 자동차용 고강도 스테빌라이저 튜브의 스프링백 및 단면 형상 예측
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2023 .11
-
굴삭기 Front Support 부품 뒤틀림 결함 최소화 방안 도출
한국금형공학회지
2018 .01
-
스프링백 정확성 향상에 관한 연구
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2018 .05
-
U-채널 성형 시 스프링백 보정 공정의 강건 설계
한국기계기술학회지
2016 .01
-
Springback FE modeling of titanium alloy tubes bending using various hardening models
Structural engineering and mechanics : An international journal
2015 .01
-
통전소성을 이용한 티타늄 합금의 스프링백 제어 및 응용
소성·가공
2019 .06
-
고강도강 시트 레일 부품의 스프링 백에 대한 연구
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2015 .10
-
온도 및 시간을 고려한 마그네슘 합금 판재의 스프링백 특성 분석
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2018 .10
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
인공신경망을 활용한 도로표면 객체정보 검출 과정에서의 성능 향상을 위한 Superpixel 기반 데이터 전처리 기술 적용 연구
김연태
,
임재규
,
유형목
외 1명
디지털콘텐츠학회논문지
2020
.11
빅데이터를 이용한 인공신경망 기반 시간별 전력수요 예측
이지원
,
김형준
,
김문겸
전기학회논문지
2020
.06
비선형 모델예측제어 데이터에 기반한 실시간 심층 인공신경망 자율주행 제어기법 개발
이택규
,
강연식
제어로봇시스템학회 논문지
2020
.05
도심지 지하굴착 및 터널시공 예비설계를 위한 인공신경망 개발에 관한 연구
유충식
,
양재원
한국지반신소재학회 논문집
2020
.03
사장교 케이블의 장력 추정을 위한 인공신경망 모델 개발
김기중
,
박유신
,
박성우
한국산학기술학회 논문지
2020
.03
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-551-000075578