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생산기술
신경망을 이용한 고경도강 선삭시 공구 마멸 검출에 관한 연구
A Study on Detection of Tool Wear using Neural Network in Hard turing
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- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) KCI 등재후보 바로가기
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- 통권
- 제14권 제2호 (2012.04)바로가기
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- 페이지
- pp.67-74
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A175259
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원문정보
초록
- 영어
- High hardness steel generally means its hardness over HRC45. This using CBN tools for turning. Tool breakage and damage during turning process cause material loss and additional tool cost. If it is predicted during the process and accumulate this data as a turning parameter it will be of help to turning mechanism understanding. For this purpose neural technology give beneficial as prediction, categorization, searching and enable nolinear function for pre-diagnosis algorithm. In this study we appraise the accuracy of prediction by applying backpropagation neural networks (BPNs) method in the high hardness steel turning.
목차
Abstract
1. 서론
2. 신호의 처리과정
2.1 신호의 획득
2.2 신호의 전처리과정
3. 고경도강에 대한 가공 측정
4. 신경회로망의 설계
5. 결론
참고문헌
키워드
tool wear(공구마모) hard turning(고경도강 선삭) backpropagation neural networks(오류역전파 신경회로망) CBN tool(CBN 입방격자 소결공구)저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) [Journal of the Korean Society of Mechanical and Aviation Technology ]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1229-604X
- eISSN
- 2508-3805
- 수록기간
- 1999~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
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