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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 519 - 525 (7page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2023.47.6.519
이용수
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최근 직접분사 적층공정의 품질 신뢰성 확보를 위하여 센서 데이터를 활용한 인공지능 기반 결함진단 알고리즘 연구가 다수 수행되고 있다. 이를 위해 충분한 양의 정상/이상 학습 데이터가 필요하지만 직접분사 적층공정에 요구되는 긴 공정 시간과 비싼 금속 분말 비용 등으로 인해 다량의 데이터 수집에 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 직접분사 적층공정에 대한 가상 공정 데이터 생성 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 복합센서 기반 직접분사 적층공정 모니터링 시스템으로부터 클래스 불균형 상태의 정상/이상 데이터를 수집하였고, 통계 및 머신러닝/딥러닝 기반의 데이터 생성 알고리즘을 구축하였다. 또한 t-SNE 차원 축소 기법을 통해 생성된 데이터와 실공정 데이터 간 군집 분포를 비교하였으며, 진단 모델을 통해 생성된 데이터의 유효성을 검증하고 클래스 불균형에 의한 진단 정확도 저하 문제의 해결 가능성을 확인하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. DED 공정 데이터 수집 및 특징 추출
3. 가상 공정 데이터 생성
4. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Jahangir, M. N., Mamun, M. A. H. M. and Sealy, M. P., 2018, “A Review of Additive Manufacturing of Magnesium Alloys,” AIP Conference Proceedings, Vol. 1980, 030026.
Wong, K. V. and Hernandez, A., 2012, “A Review of Additive Manufacturing,” International Scholarly Research Notices, Vol. 2012, Article ID 208760.
Guo, N. and Leu, M. C., 2013, “Additive Manufacturing: Technology, Applications and Research Needs,” Frontiers of Mechanical Engineering, Vol. 8, No. 3, pp. 215~243.
Saboori, A., Aversa, A., Marchese, G., Biamino, S, Lombardi, M. and Fino, P., 2019, “Application of Directed Energy Deposition-Based Additive Manufacturing in Repair,” Applied Sciences, Vol. 9, No. 16, p. 3316.
Seifi, S. H., Tian, W., Doude, H., Tschopp, M. A. and Bian, L., 2018, “Layer-wise Profile Monitoring of Laser-based Additive Manufacturing,” Proceedings of the 29th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, pp. 261~271.
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