WAAM 공정의 기계학습 기반 에너지-품질 공정 파라미터 맵

리나; 김덕봉; 신승준

doi:10.7232/JKIIE.2025.51.1.011

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자료유형: 학술저널

저자정보: 리나 (한양대학교) 김덕봉 (테네시공과대학교) 신승준 (한양대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제51권 제1호

발행연도: 2025.2

수록면: 11 - 24 (14page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2025.51.1.011

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This paper proposes a method of generating a process parameter map to visualize the energy and quality availability graphically using machine learning in wire arc additive manufacturing (WAAM). In the proposed method, a machine learning model is generated to predict heat input by training numerical voltage data, while the heat input represents energy performance. Another machine learning model is generated to classify the normal or two defect types of the current state by training the predicted heat inputs. The results of the two models are combined and visualized in the form of a three-dimensional map to project heat input and normality distributions with regard to travel speed and wire feed rate process parameters. A case study is demonstrated to evaluate the performance of the models and the feasibility of the proposed method. The energy-quality process parameter map enables operators to select the two process parameters correctly for energy reduction simultaneously with quality assurance in WAAM.

#Wire Arc Additive Manufacturing #Machine Learning #Heat Input Prediction #Defect Classification #Process Parameter Map

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