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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Seon-myoung Hong (Chosun University) Jae-woo Cho (Chosun University) Hee-seon Bang (Chosun University)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第42卷 第5號
발행연도
2024.10
수록면
514 - 520 (7page)

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This study aims to develop a model for classifying weld quality using data acquired in real-time during the ultrasonic welding process. The data utilized includes LVDT (DP-10, DAQ-Express) and power signal data. The model categorizes welds into three classes (insufficient, sufficient, and excessive) based on the total input energy of the ultrasonic welding process. To classify the quality of ultrasonic welds, Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN) are employed. The focus of this research is on utilizing CNN and RNN models to classify weld quality based on signal data acquired from ultrasonic welding, aiming to enhance the reliability of secondary battery joints.
#Multilayer copper foil #Ultrasonic welding #Weldability #Classification model #Convolutional Neural Network (CNN) #Recurrent Neural Network (RNN) #Long Short-Term Memory (LSTM)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Research method
3. Results and discussion
4. Conclusion
References

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