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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
도경민 (Hanyang University) 김완승 (Hanyang University) 권재수 (Hyundai Motor Group) 박준홍 (Hanyang University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제30권 제2호(통권 253호)
발행연도
2020.4
수록면
211 - 217 (7page)
DOI
10.5050/KSNVE.2020.30.2.211

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This paper presents a novel method for measuring the clamping force using sound that occurs during bolt fastening. The resonance frequency of the bolt increases with the progress of the fastening process. This characteristic change is utilized as the feature analyzed by a convolutional neural network (CNN). The clamping force is measured using a load cell, and is then used during labeling for classification. To measure the radiated noise, a microphone is installed near the fastening part. In addition, a signal-processing method is proposed to apply the measurement to deep-learning classification and perform data augmentation. The CNN architecture was modeled, and the fastening force was determined using the classification method. The estimated value was compared with the actual load cell measurements.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 마이크를 이용한 볼트 체결력 측정 실험
3. 볼트 결합 구조물의 진동학적 특성
4. 합성곱 신경망을 이용한 체결력 판별
5. 곡선 적합을 이용한 데이터 증강
6. 실험 결과 분석
7. 결론
References

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