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학술저널
저자정보
송현수 (창원대학교) 박준필 (창원대학교) 최영일 (창원대학교) 이재선 (창원대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제43권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
175 - 184 (10page)
DOI
10.7779/JKSNT.2023.43.3.175

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2024

금속 3D 프린터 제품의 초음파 전파 특성 분석 및 Deep Learning 알고리즘의 초음파 결함 분류 능력 비교분석
송현수 ,  박준필 ,  최영일 외 2명 비파괴검사학회지 2024.02 학술저널

2023

금속 3D 프린팅 제품의 초음파 전파 특성 분석 및 전이학습을 통한 결함 분류
송현수 ,  박준필 ,  최영일 외 1명 비파괴검사학회지 2023.06 학술저널

2022

전의학습을 이용한 적층 각도에 따른 3D 프린팅 된 금속재료 초음파 전파특성 비교분석 및 결함검출
송현수 ,  박준필 ,  최영일 외 3명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2022.10 학술대회자료
전이 학습을 이용한 3D 프린팅된 금속재료 초음파 전파특성 비교분석 및 결함검출
송현수 ,  박준필 ,  이수민 외 1명 한국비파괴검사학회 춘계학술대회 초록집 2022.05 학술대회자료
딥러닝을 이용한 금속 재료의 적층 제조에 따른 초음파 전파 특성 비교 분석
송현수 ,  박준필 ,  이재선 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2022.05 학술대회자료

초록· 키워드

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현재 3D 프린터 시장이 활발해짐에 따라 많은 부품들을 기존 절삭 및 주물 제작 방식이 아닌 3D 프린터를 이용하여 제작하는 연구가 이루어지고 있다. 이에 부품을 빠르고 저렴하게 만들기 위해 3D 프린터의 제조 속도 및 정확도 향상에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 적층 구조물 특징상 제작 과정 중 기공, 균열 등과 같은 결함이 발생할 가능성이 있다. 결함이 발생할 경우 여러 부품으로 조립된 기구에 파손이 일어날 가능성이 있으며 인적 및 물적 피해가 발생할 가능성이 크다. 따라서 본 연구에서는 절삭 가공물과 적층 제조물의 초음파 전파 특성을 비교하였으며, 3D 프린터 제품의 적층 방향에 따른 초음파 전파 특성을 분석하였다. 결함을 검출을 위한 결함 시험편에서의 초음파 전파 특성을 비교하였으며, 이를 딥러닝의 전이 학습을 통하여 결함의 유무를 판단 가능한지 연구를 진행하였다.
#초음파 검사 #3D 프린터 #딥러닝 #전이학습 #초음파 전파 #Ultrasonic Testing #3D Printer #Deep Learning #Transfer Learning #Wave Propagation

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 금속 3D 프린팅 시험편 제작
3. 실험 구성 및 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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