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한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.15 No.4
발행연도
2006.8
수록면
22 - 28 (7page)

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Detection of exit burr is very important in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission(AE) was used to detect the burr formation during milling. By using wavelet transformation, AE data was compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features(inputs) of a back-propagation artificial neural net. In order to validate the proposed scheme, the wavelet based ANN results were compared with cutting condition(cutting speed, feed, depth of cut, etc.) based ANN results.
#Neural Network(신경망) #Milling(밀링) #Burr(버) #Acoustic Emission(음향 방출) #Wavelet Transform(웨이브렛 변환)

목차

Abstract
1. 서론
2. 웨이브렛 변환
3. 실험장치 및 조건
4. 실험결과
5. 뉴럴네트워크를 이용한 버의 예측
후기
6. 결론
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이성환 ,  김설빔 ,  조용원 한국생산제조학회지 2006 .06
웨이브렛 변환과 신경망 알고리즘을 이용한 드릴링 버 생성 음향방출 모니터링
이성환 ,  김태은 ,  라광렬 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2005 .04

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