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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상아 (한국생산기술연구원) 유희수 (한국생산기술연구원) 서강명 (한국재료연구원)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第41卷 第1號
발행연도
2023.2
수록면
9 - 16 (8page)

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In this study, a machine learning method is proposed to predict the weld spatter generation rate, regardless of the type of short-circuit waveform. Short-circuit waveform data are collected at a high sampling rate of 10–20 kHz, and then, compressed using a new preprocessing method to effectively process the data at a high sampling rate. To predict the spatter generation rate, the welding waveform is converted into an image using the proposed data preprocessing method, and the converted data are fed into the convolutional neural network (CNN). A parametric study on data augmentation and data resolution is conducted concurrently to enhance the prediction accuracy with limited amount of data.
#Gas metal arc(GMA) #Short circuit transfer #Spatter #Machine learning #Convolutional neural net

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 취득 및 전처리
3. 결과
4. 결론
References

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