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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민석 (한양대학교) 신승민 (한양대학교) 김동현 (한양대학교) 이세헌 (한양대학교)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第36卷 第2號
발행연도
2018.4
수록면
74 - 81 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

딥러닝을 이용한 GMA 용접에서 이면비드 생성 판단 알고리즘에 관한 연구
김민석 융합기계공학과 2019.01 학위논문

2018

딥러닝(Deep Learning)을 이용한 GMA 용접에서 이면비드 생성 유무 판단 알고리즘에 관한 연구
김민석 ,  신승민 ,  김동현 외 1명 대한용접·접합학회지 2018.04 학술저널

초록· 키워드

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In arc welding, the generation of back bead is considered as one of the main factors that determine the mechanical characteristics of the welded structure. The existence or shape of the beads can be observed by destructive inspection, which cuts the cross section, or non-destructive inspection, which uses visual or ultrasonic waves. In recent manufacturing processes, the demands of high quality and factory automation are continuously presented, and the importance of research on a more efficient real time diagnosis system that can reduce the time and cost for the detection of structural defects of welds is becoming higher. In this study, an algorithm is developed to determine the back bead generation in real time by using current and voltage signals measured in real time by applying deep learning which is one of artificial intelligence techniques. The result proposes a system to determine whether back bead is generated or not, using deep neural network, a type of deep learning.
#Gas metal arc welding #Back bead #Machine learning #Deep learning #Deep neural network #Artificial neural network #Time series data

목차

Abstract
1. 서론
2. 딥 러닝
3. 전류 · 전압 신호기반 이면 비드 생성 판단 기법
4. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
[기타자료] - The Korean Welding and Joining Society / 2007 / Welding and Joining handbook (III Process and heat processing) : 45 ~ 46 google schola [단행본] - The Korean Welding and Joining Society / 2001 / Welding and Joining Dictionary : 87 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - 김지선 / 2011 / GMA를 이용한 배관용접의 이면비드 형상예측에 관한 실험적 연구 / 한국생산제조학회지 20 (1) : 74 ~ 80 dbpia [학술지(정기간행물)] - 이정익 / 2007 / 인공신경망을 이용한 이면비드 예측 및 용접성 평가 / 한국생산제조학회지 16 (4) : 79 ~ 86 dbpia [학위논문] - Minjae Kang / 2017 / A Study on Monitoring System of Arc Welding Fault Detection Using Machine Learning Algorithm / master's / Hanyang University google schola

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