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한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 한국공작기계학회 2008 추계학술대회 논문집
발행연도
2008.10
수록면
307 - 314 (8page)

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The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using back-propagation neural network (BPN). In previous research Ref. [8] about k-nearest neighbor classifier (k-NNC) continuously, we used K-means clustering method as an unsupervised learning method for obtained multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. Similarly, we applied k-NNC and BPN as a supervised learning method for obtained multi-variate AE working data sets. According to the error of convergence for determinant criterion Wilk's A, heuristic criteria D&B(Rij) and Tou values are discussed. As the results show that BPN produced some empty classes before or at the same time k-NNC detect fracture signals. And confirmed that could save trouble to AE signal processing if suitable error of convergence or acceptable encoding error gives to BPN.

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 재료 및 방법
3. 선행연구의 실험결과
4. 기계학습과 인공신경회로망의 구성
5. 결론
후기
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