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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이정희 (부경대학교) 이진경 (동의대학교) 곽재섭 (부경대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제9호(통권 제444호)
발행연도
2022.9
수록면
835 - 841 (7page)
DOI
10.3795/KSME-A.2022.46.9.835

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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다양한 산업분야의 발달로 각 분야의 목적에 부합하는 고품질, 고정도 제품의 수요가 증가함에 따라 표면품질의 중요성이 증대되고 있다. 표면거칠기는 가공물의 표면품질을 평가하는 중요한 요소지만 공정변수와의 비선형적 관계로 인해 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 표면가공성 향상을 위하여 회전전자기연마 공정을 수행하고, 정확한 표면거칠기 예측모델을 제시하기 위하여 비선형적 추정기법인 딥러닝 알고리즘을 활용하고자 한다. 각 구조에 따른 예측성능을 비교한 결과, [7, 21, 14, 1] 구조의 학습 및 검증 데이터셋의 정확도가 각각 99%, 92%로 가장 우수함을 알 수 있었다. 또한, 도출된 최적 예측모델의 적합성을 검토하기 위하여 검증실험을 수행한 결과, 예측모델과 유사함을 나타냄으로써 해당 모델이 회전전자기연마 공정에 대하여 설명력이 높다고 판단할 수 있었다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. REMAF 특성과 예측모형 선정
3. 실험조건 및 심층신경망 구조 구축
4. 예측모델 개발 및 성능평가
5. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (14)

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