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이주홍 (한양대학교) 서기정 (Tennessee Technological University) 김덕봉 (Tennessee Technological University) 이동희 (성균관대학교) 신승준 (한양대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
112 - 112 (1page)

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선재아크형 적층제조(Wire+Arc Additive Manufacturing, WAAM)는 용접 기술을 활용한 공정으로서, 아크 방전을 이용해 와이어 형태의 금속 소재를 용융하여 적층하는 방식이다. 그러나, 용접 기술에서 파생된 용착 특성으로 인하여 낮은 정밀도 및 잦은 비정상 융착 등 품질 문제의 극복이 필요하다. 따라서, WAAM 공정 중에 품질의 이상유무를 판별할 수 있는 예측적 이상 탐지 기술이 병행적으로 적용될 필요가 있다. 본 연구에서는 WAAM 공정에서의 이상 탐지를 위한 합성곱신경망 및 전이학습 기반 소재 적응형 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은: 1) 원천 소재의 가공중 발생한 수치형 전압 데이터를 ... 전체 초록 보기
#Wire arc additive manufacturing #Anomaly detection #Convolutional neural network #Transfer learning #Feature transfer

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