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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 412 - 412 (1page)
이용수
초록· 키워드
탄소복합재의 우수한 물성 및 경량화로 인해 많은 분야에서 탄소복합재의 수요가 끊임없이 증가하고 있다. 하지만 탄소복합재는 높은 제작 비용 및 대량 생산에 어려움을 겪고 있으며 대부분의 공정조건들은 전문가의 경험과 직관 에 의해 결정이 되는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 복합재 생산에서 전문가의 경험 의존도 및 시행착오를 줄이기 위해 대표적인 복합재 성형공정 중 하나인 액상수지주입공법(RTM)에서 인공지능을 기반으로 공정 조건을 제공하 는 방법을 개발하였다. 액상수지주입공법에서는 주입구와 벤트 설정이 가장 중요하므로, 본 연구에서는 고객이 요 구하는 충진시간에 부합하는 주입구와 벤트의 갯수 및 위치를 제공하며 또한 예측된 충진시간을 보여줄 수 있다. 먼저 시뮬레이션(Moldex3D)을 이용 ... 전체 초록 보기
#Composite manufacturing
#Resin transfer molding
#Process optimization
#Convolutional neural network
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목차
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