IJPEM-GT

Predictive Modeling for Machining Power Based on Multi-source Transfer Learning in Metal Cutting
절삭가공 에너지 효율화를 위하여 저가 소재 가공으로부터 고가 소재의 가공동력을 예측하는 방법을 개발하다.

신승준/한양대학교





  • 원천 소재 가공 데이터로부터 목표 소재의 가공동력을 예측하는 다중 원천 전이학습 기반 모델링 방법을 개발함

  • 전이학습 도메인 적응 과정에서 소재의 물성치를 특징 속성으로 합성하여 예측 정확도를 높임

  • 컴포넌트 모델링 방법론을 적용하여 수치제어 프로그램 블록별 가공동력의 예측을 가능하게 함

  • 밀링 공작기계에서 탄소강 및 알루미늄합금 가공 데이터로부터 티타늄합금의 가공동력을 추정한 결과 평균 95% 예측 정확도를 나타냄
 
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[Free Access Period: 22. 2. 3. ~ 22. 2. 28.]