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In this study, the prediction method was reviewed to process a cylindrical plate forming using machine learning as a data-driven approach by roll bending equipment. The calculation of the forming variables was based on the analysis using the mechanical relationship between the material properties and the roll bending machine in the bending process. Then, by applying the finite element analysis method, the accuracy of the deformation prediction model was reviewed, and a large number data set was created to apply to machine learning using the finite element analysis model for deformation prediction. As a result of the application of the machine learning model, it was confirmed that the calculation is slightly higher than the linear regression method. Applicable results were confirmed through the machine learning method.
#Roll bending(롤 벤딩) #Machine learning(기계 학습) #Multi-layer perceptron(다층 퍼셉트론) #Random forest(랜덤 포레스트) #Finite Element Analysis(유한요소해석, FEA) #Center roller displacement(중앙 롤러 변위)

목차

1. 서론
2. 기계 학습을 이용한 성형 조건 예측
3. 실린더 판재 성형 데이터
4. 기계학습 알고리즘
5. 기계 학습을 이용한 성형 조건 예측
6. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
최기선 / 2009 / AR모델과 MLP를 이용한 단기 물 수요 예측 알고리즘 개발 / 한국지능시스템학회 논문지 19(5):713~719 google schola Hansen, N. E. / 1979 / Modelling of elastic-plastic bending of beams using a roller bending machine / Journal of Engineering for Industry 101(3):304~310 google schola Hardt, D. E. / 1992 / A model of the sequential bending process for manufacturing simulation / Journal of Engineering for Industry 114(2):181~187 google schola 황세윤 / 2018 / 통계적 기계학습법을 적용한 플랜트 공정 장비의 시계열 데이터 분석및 고장 상태 진단 / 한국CDE학회 논문집 23(3):193~201 Crossref Kang, J. G. / 2000 / Numerical analysis of induction heating for the application of line heating / Journal of the Society of Naval Architects of Korea 37(3):110~121 google schola

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