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PDF Estimation 과 Dempster-Shafer theory 를 이용한 레이저용접 결함검출 기법
오록규(Rocku Oh),김덕영(DuckYoung Kim) (사)한국CDE학회 2014 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2014 No.2
Although laser welding has many advantages such as fast processing time and single-sided access, the requirement of tight part-to-part gap control has been a main obstacle to maintaining the quality of laser welding. Traditionally, various stochastic anomaly detection methods have been developed for on-line weld defect detection, so that physical signals during the welding process can be monitored and classified. In order to improve the accuracy of weld defect detection, in this research paper, plasma intensity, weld pool temperature and back reflection signals are monitored, and their nominal trends are estimated by PDF estimation methods. We then aggregate these information, based on Dempster-Shafer theory. The performance of the proposed method is compared to the commercially available solutions of PRECITEC’s LWM<SUP>TM</SUP> and Hotelling’s T² method that are widely used in the literature. The proposed method reveals better performance in terms of Type I and Type II errors.
친환경 원격 레이저 용접 가공 조건 예측을 위한 신경망 모델 개발
이상일(Sangil Lee),류광열(Kwangyeol Ryu),이화섭(Hwaseop Lee),이경준(Gyeongjun Lee),김덕영(Duckyoung Kim) (사)한국CDE학회 2014 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2014 No.2
원격 레이저 용접(Remote Laser Welding; RLW)은 공정 시간의 감소, 용접 품질의 향상, 유연성 있는 공정 등의 장점을 가지고 있기 때문에 제품 생산 공정에서 각광받는 새로운 기술 중에 하나이다. 뿐만 아니라, 에너지 소비량에 있어서 효율성, 친환경적인 공정 등으로 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 원격 레이저 용접은 운영 시스템의 한계로 인하여 레이저 용접 공정 도중에는 제품의 결점 및 용접 공정 에러 여부를 판단할 수 없다는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 친환경 원격 레이저 용접시 가공 조건을 예측하기 위하여 신경망을 활용한 원격 레이저 용접 가공 조건 예측 모델을 개발 및 제안한다. 제안된 예측 모델은 레이저 용접 시 레이저 온도, 세기 등을 실시간을 관측하여 불량 및 결점을 줄일 수 있도록 실시간으로 레이저 용접 가공 조건을 변화 시킬 수 있도록 하기 위한 것이며 이를 위해 인공 신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 사용한다. 제안된 모델은 원격 레이저 용접에 필요한 컨트롤 모듈로 활용될 수 있으며 제품 결점 및 불량률 감소, 에너지/자원 소비량 감소, 생산성 향상에 많은 도움일 될 것으로 예상된다.