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- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.34 No.1
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 23 - 27 (5page)
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This paper aims to develop a prediction model for the product quality of a casting process. Prediction of the product quality utilizes an artificial neural network (ANN) in order to renovate the manufacturing technology of the root industry. Various aspects of the research on the prediction algorithm for the casting process using an ANN have been investigated. First, the key process parameters have been selected by means of a statistics analysis of the process data. Then, the optimal number of the layers and neurons in the ANN structure is established. Next, feed - forward back propagation and the Levenberg - Marquardt algorithm are selected to be used for training. Simulation of the predicted product quality shows that the prediction is accurate. Finally, the proposed method shows that use of the ANN can be an effective tool for predicting the results of the casting process.
목차
1. 서론
2. 인공신경망
3. 공정예측 시뮬레이션
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Park, B. C., “On the Policy for Strengthening the Global Competitiveness of the Fundamental Manufacturing Industry,” Journal of Regional Studies, Vol. 21, No. 4, pp. 1-19, 2013.
Hagan, M. T., Demuth, H. B., and Beale, M. H., “Neural Network Design,” Course Announcement 2nd Ed., pp. 30-31, 2014.
Shen, C., Wang, L., and Li, Q., “Optimization of Injection Molding Process Parameters Using Combination of Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Method,” Journal of Materials Processing Technology, Vol. 183, No. 2, pp. 412- 418, 2007.
Ratna, S. and Prasad, D., “Application of Artificial Neural Network for Optimization of Cold Chamber Aluminum Die Casting,” International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering, Vol. 1, No. 5, pp. 43-47, 2014.
Soundararajan, R., Ramesh, A., Sivasankaran, S., and Sathishkumar, A., “Modeling and Analysis of Mechanical Properties of Aluminum Alloy (A413) Processed through Squeeze Casting Routh Using Artificial Neural Network Model and Statistical Technique,” Advances in Materials Science and Engineering, Vol. 2015, Article ID: 714762, 2015.
Shen, C., Wang, L., and Li, Q., “Optimization of Injection Molding Process Parameters Using Combination of Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Method,” Journal of Materials Processing Technology, Vol. 183, No. 2, pp. 412- 418, 2007.
Ratna, S. and Prasad, D., “Application of Artificial Neural Network for Optimization of Cold Chamber Aluminum Die Casting,” International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering, Vol. 1, No. 5, pp. 43-47, 2014.
Soundararajan, R., Ramesh, A., Sivasankaran, S., and Sathishkumar, A., “Modeling and Analysis of Mechanical Properties of Aluminum Alloy (A413) Processed through Squeeze Casting Routh Using Artificial Neural Network Model and Statistical Technique,” Advances in Materials Science and Engineering, Vol. 2015, Article ID: 714762, 2015.
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