지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 74 - 80 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
A deformation behavior of commercially pure titanium (CP-Ti) is highly dependent on material and processing parameters, such as deformation temperature, deformation direction, and strain rate. This study aims to predict the multivariable and nonlinear tensile behavior of CP-Ti using machine learning based on three algorithms: artificial neural network (ANN), light gradient boosting machine (LGBM), and long short-term memory (LSTM). The predictivity for tensile behaviors at the cryogenic temperature was lower than those in the room temperature due to the larger data scattering in the train dataset used in the machine learning. Although LGBM showed the lowest value of root mean squared error, it was not the best strategy owing to the overfitting and step-function morphology different from the actual data. LSTM performed the best as it effectively learned the continuous characteristics of a flow curve as well as it spent the reduced time for machine learning, even without sufficient database and hyperparameter tuning.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법 및 데이터 전처리
3. 기계학습
4. 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
M. Lee, J. Yu, M.H. Bae, J.W. Won, T. Lee, 2021, Accelerated Recrystallization Behavior of Commercially Pure Titanium Subjected to An Alternating-Current Electropulse, J. Mater. Res. Technol., Vol. 15, pp. 5706~5711. https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2021.11
J. Kim, H. Liao, X. Ou, Z. Zhang, K. Kang, T. Lee, F. Pan, 2022, Effect on Zn on Microstructures and Mechanical Properties of Mg-Gd-Y-Zn LPSO Alloys, Met. Mater. Int., Vol. 28, pp. 2613~2620. https://doi.org/10.1007/s12540-022-01176-x
S.V. Zherebtsov, G.S. Dyakonov, A.A. Salem, V.I. Sokolenko, G.A. Salishchev, S.L. Semiatin, 2013, Formation of Nanostructures in Commercial-Purity Titanium via Cryorolling, Acta Mater., Vol. 61, No. 4, pp. 1167~1178. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2012
M.-S. Lee, A.R. Jo, S.-K. Hwang, Y.-T. Hyun, T.-S. Jun, 2021, The Role of Strain Rate and Texture in The Deformation of Commercially Pure Titanium at Cryogenic Temperature, Mater. Sci. Eng. A, Vol. 827, p. 142042. https://doi.org/10.1016/j.msea.2021.14204
M.-S. Lee, M.-K. Ji, Y.-T. Hyun, E.-Y. Kim, T.-S. Jun, Effect of Texture and Temperature Gradient on Anisotropic Plastic Deformation of Commercially Pure Titanium at Room and Low Temperatures, Mater. Character., Vol. 172, p. 110834. https://doi.org/10.101
J. Kim, H. Liao, X. Ou, Z. Zhang, K. Kang, T. Lee, F. Pan, 2022, Effect on Zn on Microstructures and Mechanical Properties of Mg-Gd-Y-Zn LPSO Alloys, Met. Mater. Int., Vol. 28, pp. 2613~2620. https://doi.org/10.1007/s12540-022-01176-x
S.V. Zherebtsov, G.S. Dyakonov, A.A. Salem, V.I. Sokolenko, G.A. Salishchev, S.L. Semiatin, 2013, Formation of Nanostructures in Commercial-Purity Titanium via Cryorolling, Acta Mater., Vol. 61, No. 4, pp. 1167~1178. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2012
M.-S. Lee, A.R. Jo, S.-K. Hwang, Y.-T. Hyun, T.-S. Jun, 2021, The Role of Strain Rate and Texture in The Deformation of Commercially Pure Titanium at Cryogenic Temperature, Mater. Sci. Eng. A, Vol. 827, p. 142042. https://doi.org/10.1016/j.msea.2021.14204
M.-S. Lee, M.-K. Ji, Y.-T. Hyun, E.-Y. Kim, T.-S. Jun, Effect of Texture and Temperature Gradient on Anisotropic Plastic Deformation of Commercially Pure Titanium at Room and Low Temperatures, Mater. Character., Vol. 172, p. 110834. https://doi.org/10.101
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Deformation behaviour of CP-Ti at cryogenic temperature
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2019 .10
-
XGB 및 LGBM을 활용한 Ti-6Al-4V 적층재의 변형 거동 예측
소성·가공
2022 .08
-
Plastic Deformation Behavior of 40Fe–25Ni–15Cr–10Co–10V High‑Entropy Alloy for Cryogenic Applications
Metals and Materials International
2019 .01
-
폐수처리 공정에서의 기계학습 및 심층학습 알고리즘의 성능 비교
대한환경공학회지
2023 .12
-
극저온 비원형 신선 공정 중 변형 응력 모드가 CP-Ti 와이어 쌍정 활성화에 미치는 영향
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2023 .05
-
기계학습을 이용한 공작기계 강성 예측 모델
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2022 .10
-
A temperature prediction model for library building based on LSTM
대한설비공학회 학술발표대회논문집
2019 .11
-
머신러닝 및 딥러닝 연구동향 분석: 토픽모델링을 중심으로
디지털산업정보학회논문지
2019 .01
-
Machine Vision을 활용한 재료 변형 측정 기술 개발
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2021 .07
-
머신러닝을 활용한 한국 수출금액 예측 모델 개발
Proceedings of KIIT Conference
2022 .12
-
머신러닝을 활용한 소형 압연 공정 온도 예측 신뢰성 평가
제어로봇시스템학회 논문지
2020 .06
-
형태학적 이론을 이용한 기계 학습에 관한 연구
대한전자공학회 학술대회
2015 .06
-
기계학습 및 기본 알고리즘 연구
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2018 .07
-
극저온 기반 난삭 소재 가공 공정 분석 연구
대한기계학회 춘추학술대회
2020 .12
-
이종 장비에서의 학습모델 성능유지를 위한 방법론 제안
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2023 .11
-
Advanced Gradient Boosting Machine 알고리즘 기반 풍력발전 출력예측 모델
대한전기학회 학술대회 논문집
2022 .10
-
Support Vector Machine과 Gradient Boosting Machine 기반의 풍력발전량 예측 알고리즘 개발과 전력거래소 풍력발전량 예측 대회를 통한 알고리즘 성능 검증
전기학회논문지
2019 .12
-
Toward efficient prediction of plume dynamics by machine-learning algorithms
KOSCO SYMPOSIUM 논문집
2023 .05
-
시계열 데이터를 이용한 인공신경망 기반 공작기계 가공상태 모니터링
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2023 .11
-
Development of the material deformation measurement technology using machine vision
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2021 .11
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0