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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양영수 (전남대학교) Nguyen Truong Thinh (호치민시경제대학교) 배강열 (경상국립대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제22권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
1 - 9 (9page)

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In a thermoforming process in which a steel plate is formed into a curved shape with line heating, it is not easy to select heating positions to obtain the desired shape, so it mainly depends on the empirical knowledge of skilled workers. In this study, using Faster R-CNN, a deep learning model was proposed that takes the desired surface as an input and the heating positions to obtain it as an output. The data sets for training the model were obtained by using a finite element analysis model that can predict the deformation according to the heating process parameters. The model was trained by setting color map images of various deformed shapes obtained from the analysis as input data sets and heating positions that caused deformations as output data sets. Using the trained model, an arbitrary deformed shape image was input, and as a virtual object existing in the image, the positions of the heating lines could be predicted. As a result of the test, it was shown that the proposed model predicts the heating lines very accurately. In a validation of the proposed model, the performance of accurately predicting the heating positions for forming the desired shape was shown.
#Line Heating(선상 가열) #Deformation Analysis(변형 해석) #Deformation Images(변형 이미지) #Faster R-CNN(더빠른 영역 합성곱신경망) #Heating-Position Prediction(가열 위치 예측)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. Faster R-CNN 모델과 학습 데이터
3. 예측 모델의 학습, 시험 및 검증
4. 결과 및 검토
5. 결론
REFERENCES

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