플라즈마 절단공정에서 ELM을 이용한 품질 예측 모델에 관한 연구 (A Study on the Quality Prediction Model Using ELMs in Plasma Cutting Process)

서지정보

· 발행기관 : 대한기계학회
· 수록지 정보 : 대한기계학회논문집 A / 45권 / 11호 / 961 ~ 967페이지
· 저자명 : 이충우, 윤태종, 오원빈, 이보람, 김영수, 박민우, 박동환, 김일수

초록

제조 산업에서 절단은 자재를 원하는 모양으로 얻기 위해 사용되는 가장 기본적이면서 처음 수행되는 공정이다. 절단 공정을 통한 자재의 표면 품질은 이후 수행하는 용접이나 도장과 같은 공정의 품질에 영향을 줄 수 있으므로 고품질의 절단면은 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 플라즈마 절단 공정에서의 절단면 표면거칠기 예측 모델 개발을 연구목표로 하였다. 실험에는 ASTM A106 Gr. B 재질의 파이프를 사용하였으며, 아크 전류 및 절단 속도를 절단실험의 공정변수로 선정하였다. ELM(extreme learning machine)을 기반으로 공정변수에 따른 표면거칠기 예측 모델을 개발하였고, 공정변수에 따른 실험값과 예측 모델을 이용한 예측값을 비교하여 예측 모델의 성능을 확인한 결과 90% 이상의 높은 예측 성능을 확인하였다.

영어초록

In the manufacturing industry, cutting is the first and the most basic process that is performed to obtain a material in a desired shape. Because the surface quality of the material presented by the cutting process can affect the quality of subsequent processes such as welding or painting, a high-quality cut surface is essential. This study aimed to develop a model to predict the roughness of the cut surface in the plasma cutting process. ASTM A106 Gr. B steel pipe was used, and the arc current and cutting speed were selected as process variables for the cutting experiment. Based on the ELMs, a surface roughness prediction model according to the process variables was developed, and the performance of the prediction model was confirmed by comparing the experimental values according to the process variables with the predicted values using the prediction model.

참고자료

· 없음