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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 1,023 - 1,031 (9page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2022.46.12.1023
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조선 기자재 제작 공정의 첫 단계이자 핵심 가공 요인은 절단이라 볼 수 있다. 최근 조선소의 선박건조에 있어서 안전의 중요성이 고조되면서 절단 작업장의 환경문제가 크게 대두되고 고품질 및 고능률 가공법이 산업계를 중심으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 A106 B 재질의 pipe를 사용하여 플라즈마 절단공정시 획득한 실시간(real-time) 데이터를 활용하여 표면 거칠기 예측모델 개발을 목표로 하였다. 절단실험의 절단 공정변수인 전류 및 절단 속도를 선정하여 ANN을 통하여 절단 공정변수에 따른 표면거칠기 예측 모델을 개발하였다. ANN 예측모델을 오차 및 예측 성능을 기반으로 평균 제곱 오차(MSE)를 비교하였다. 또한 표면 거칠기 예측모델의 분석을 통해 실험값과 PAM(predictive ability of model)을 이용하여 정확도를 평가하여 98.69%로 높은 예측성능을 확인하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 플라즈마 절단공정 실험
3. 결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Lee, E. M., 2016, “4th Industrial Revolution and Changes in Industrial Structure,” Information Communication Broadcasting Policy, Vol. 28, No. 15, pp. 1~22.
Xu, X. and Hua, Q., 2017, “Industrial Big Data Analysis in Smart Factory: Current Status and Research Strategies,” IEEE Access, Vol. 5, pp. 17543~17551.
Wan, J., Yang, J., Wang, Z. and Hua, Q., 2018, “Artificial Intelligence for Cloud-Assisted Smart Factory,” IEEE Access, Vol. 6, pp. 55419~55430.
Lasi, H., Kemper, H. G., Fettke, P., Feld, T. and Hoffmann, M., 2014, “Industry 4.0,” Business & Information Systems Engineering, Vol. 6, No. 4, pp. 239~242.
Park, J. K. and Chang, T. W., 2018, “Review of Domestic Research on Smart Manufacturing Technologies,” The Journal of Society for e-Business Studies, Vol. 23, No. 2, pp. 123~133.
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