FDM 방식 3D 프린터에 대한 딥러닝 기반 물성 추정

임주현; 김원곤; 안성훈; 윤병동

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 임주현 (서울대학교) 김원곤 (서울대학교) 안성훈 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회

발행연도: 2022.11

수록면: 1,631 - 1,634 (4page)

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Additive manufacturing (AM) is playing a major role in Industry 4.0. AM can simplify the fabrication of complex shapes while minimizing manufacturing time and cost. However, the poor surface quality and weak mechanical properties of the output hinder the broad application of AM. In this study, we propose a deep learning-based method for estimating the mechanical property in a fused deposition modeling-type 3D printer. Acceleration signals were acquired in the process of outputting a tensile specimen through construction of a test-bed. In addition, a tensile test was performed using the specimen to collect information on mechanical properties. After that, features were extracted from the divided signals to analyze the correlation with the mechanical properties. Finally, the quality of highly correlated property was estimated through deep neural network. We confirmed that deep learning-based method is good at estimating property through mean square error loss and root mean square error.

#적층 제조(Additive manufacturing) #FDM (Fused deposition modeling) #딥러닝(Deep learning) #물성추정(Parameter estimation)

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