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홍채환(Chaehwan Hong),최치훈(Chihoon Choi),한도석(Dosuck Han) 한국자동차공학회 2009 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2009 No.11
Polylactic acid or polylactide (PLA) is a biodegradable, thermoplastic, aliphatic polyester derived from renewable resources, such as corn starch or sugarcanes. Although PLA has been known for more than a century, it has only been of commercial interest in recent years. They have been used as biomedical materials for tissue regeneration, matrices for drug delivery systems, and alternatives for commercial polymeric materials. However, there is one of the drawbacks of PLA, which is the low melting temperature property and it is expected that stereocomplexation would be a solution to overcome this. Stereocomplexation enhances the mechanical properties, the thermal-resistance, and the hydrolysis-resistance of PLAbased materials. These improvements arise from a peculiarly strong interaction between L-lactyl unit sequences and D-lactyl unit sequences, and stereocomplexation would open a new way for the application of PLA for interior, exterior materials for automotive.
고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정관리 방안 연구
이승로 ( Seungro Lee ),이승철 ( Seungcheol Lee ),한도석 ( Dosuck Han ),김낙수 ( Naksoo Kim ) 한국주조공학회 2021 한국주조공학회지 Vol.41 No.6
본 연구는 고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전에 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정 관리 모델 개발에 관한 연구이다. 모델은 이전 사이클에서의 온도를 입력받고, 사이클에 걸쳐서 나타나는 특징을 인식하여 다음 사이클의 결함 발생 여부를 예측한다. 기어 박스 형상에 대하여 제안된 알고리즘을 적용하여, 3 사이클의 정보를 통해서 9 8 .9%의 정확도와 9 6.8 %의 재현율로 제품 수축 결함을 사전에 예측하였다. This study presents a process management method for the detection of casting defects during in high-pressure die casting based on machine learning. The model predicts the defects of the next cycle by extracting the features appearing over the previous cycles. For design of the gearbox, the proposed model detects shrinkage defects with data from three cycles in advance with 98.9% accuracy and 96.8% recall rates.