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저자정보
조성민 (서울과학기술대학교) 이창환 (서울과학기술대학교) 박기철 (POSCO) 정완진 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국소성·가공학회 한국소성가공학회 학술대회 논문집 2021년도 한국소성가공학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.5
수록면
91 - 91 (1page)

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딥 드로잉 공정에서, 블랭크 홀딩력은 제품의 주름을 방지하고 소재에 인장 응력을 부과하여 소성 변형을 가능하게 한다. 특히, 적절한 가변 블랭크 홀딩력의 적용은 드로잉 공정 중, 제품의 주름을 방지할 뿐만 아니라, 소재의 파단을 억제하여, 한계 드로잉 높이를 증가시킨다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는, 몬테-카를로 방법 기반 강화 학습 알고리즘과 유한 요소 해석을 결합하여 원형 컵 딥드로잉 공정에서의 최적의 블랭크 홀딩력 경로를 탐색하였다. 최적 블랭크 홀딩력 경로 탐색 문제를 위한 마르코프 의사 결정 과정(Markov decision process)의 상태(State)는 펀치 행정 거리와 블랭크 홀딩력으로, 행동(Action)은 블랭크 홀딩력으로 설정하였고, 감가율(Discount factor ... 전체 초록 보기

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