IJPEM
Identifying Abnormal CFRP Holes Using Both Unsupervised and Supervised Learning Techniques on In-Process Force, Current, and Vibration Signals
기계학습기술을 이용한 CFRP 홀 가공시 불량홀 골라내기
김태곤/한국생산기술연구원
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가공 데이터(스핀들 전류, 절삭추력, 진동)와 가공결과(직경, 진원도, 표면조도, 박리, 미절삭섬유)와의 관계 학습
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가공 데이터는 홀 직경 불량을 찾는데 가장 효과적
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가공 데이터 중 진동신호의 FFT 결과는 홀 직경 차이를 보여주는데 효과적
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k-Nearest Neighbor(kNN) 지도학습 알고리즘을 통해 85% 정확도로 홀 직경 불량 홀 예측
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