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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
송륜근 (성균관대학교) 어솔 (성균관대학교) 이진기 (성균관대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
발행연도
2021.11
수록면
290 - 291 (2page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

대면적 유체 코팅을 위한 기계학습 기반의 블레이드 코팅 조건 최적화
송륜근 ,  어솔 ,  이진기 대한기계학회 춘추학술대회 2021.11 학술대회자료
기계학습 기반의 블레이드 코팅 최적화
송륜근 ,  어솔 ,  강창민 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.05 학술대회자료

초록· 키워드

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Large-scale liquid coating is an important technique in various industrial fields such as the fabricating of functional panels or surfaces. Blade coating with continuous liquid supply is one of the most cost-effective methods for large-scale coating. In order to coat liquid without defects, it is essential to stably maintain the coating bead trapped under the blade, but numerous experiments are required to obtain coating conditions that guide the appropriate operating parameters. To relieve the burden on this laborious work, we present a novel strategy to acquire coating conditions via physics-informed neural networks (PINNs). Whereas standard neural networks (N^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10896243');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#대면적 코팅 (Large-scale coating) #블레이드 코팅(Blade Coating) #기계학습(Machine learning)

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