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인공신경망을 활용한 사출성형품의 질량과 치수 예측에 관한 연구
A Study on the Prediction of Mass and Length of Injection-molded Product Using Artificial Neural Network 원문보기

한국금형공학회지 = Journal of the Korea Society of Die & Mold Engineering, v.14 no.3, 2020년, pp.1 - 7  

양동철 (한국생산기술연구원 형상제조연구부문) ,  이준한 (한국생산기술연구원 형상제조연구부문) ,  김종선 (한국생산기술연구원 형상제조연구부문)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper predicts the mass and the length of injection-molded products through the Artificial Neural Network (ANN) method. The ANN was implemented with 5 input parameters and 2 output parameters(mass, length). The input parameters, such as injection time, melt temperature, mold temperature, packin...

주제어

#Mass   #Length   #Optimization   #Injection molding   #Artificial neural network  

참고문헌 (11)

  1. Shi, H., Gao, Y., Wang, X., "Optimization of Injection Molding Process Parameters Using Integrated Artificial Neural Network Model and Expected Improvement Function Method", Int. J. Adv. Manuf. Technol., Vol. 48, pp. 955-962, 2010. 

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  2. Joseph B, D., "Injection Molds and Molding: A Practical Manual", Springer Science & Business Media, Germany, 1987. 

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  4. Shen, C., Wang, L., Li, Q., "Optimization of Injection Molding Process Parameters Using Combination of Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Method", J. Mater. Process Technol., Vol .183, pp. 412-418, 2007. 

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  9. Adnan, R., Ruslan, F. A., Samad, A. M., Zain, Z. M., "New Artificial Neural Network and Extened Kalman Filter Hybrid Model of Flood Prediction System", 2013 IEEE 9th Int. Colloq. Signal Process. Appl., pp. 252-257, 2013. 

  10. Svozil, D., Kvasnieka, V., Pospichal J., "Introduction to Multi-layer Feed-Forward Neural Networks", Vol. 39, pp. 43-62, 1997. 

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  11. Thornton, C., Hutter, F., Hoos, H. H., Brown, K. L., "Auto-WEKA: Combined Selection and Hyperparameter Optimization of Classification Algorithms", Proc. Int. Conf. Knowl. Discovery Data Min., pp. 847-855, 2013. 

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