선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
원문 보기
원문 URL 링크
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
연합인증
연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.
이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.
연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.
한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.
다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)
연합인증 절차는 다음과 같습니다.
최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용
그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용
연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.
이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.
연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.
한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.
다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)
연합인증 절차는 다음과 같습니다.
최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용
그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용
연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
인공신경망 구조에 따른 사출 성형폼 품질의 예측성능 차이에 대한 비교 연구
A study on the comparison of the predicting performance of quality of injection molded product according to the structure of artificial neural network
원문보기
한국금형공학회지 = Journal of the Korea Society of Die & Mold Engineering, v.15 no.1, 2021년, pp.48 - 56
양동철 (한국생산기술연구원 형상제조연구부문) , 이준한 (한국생산기술연구원 형상제조연구부문) , 김종선 (한국생산기술연구원 형상제조연구부문)
Abstract
AI-Helper
The quality of products produced by injection molding process is greatly influenced by the process variables set on the injection molding machine during manufacturing. It is very difficult to predict the quality of injection molded product considering the stochastic nature of manufacturing process, ...
주제어
참고문헌 (17)
-
Xuehong, L. and Khim, L. S., "A Statictical Experiment Study of the Injection Molding of Optical Lenses", J. Mater. Process. Technol., Vol. 113, No. 1-3, pp. 189-195, 2001.
-
Gevrey, M., Dimopoulos, L. and Lek, S., "Review and Comparison of Methods to Study the Contribution of Variables in Artificial Neural Network Models", Ecol. Modell., Vol. 160, No. 3, pp. 249-264, 2003.
-
Choi, G. H., Lee, K. D., Chang, N. and Kim, S. G. "Optimization of Process Parameters of Injection Molding with Neural Network Application in a Process Simulation Environment", Ann. CIRP., Vol. 43, No. 1, pp. 449-452, 1994.
-
Yarlagadda, P. K. and Khong C. A. T., "Development of Hybrid Neural Network System for Prediction of Process Parameters in Injection Moulding", J. Mater. Process. Technol., Vol. 118, No. 1, pp. 109-115, 2001.
-
Kenig, S., Ben-David, A., Omer, M. and Sadeh, A. "Control of Properties in Injection Molding by Neural Networks", Eng. Appl. Artif. Intell., Vol. 14, No. 6, pp. 819-823, 2001.
-
Lau, H. C. W., Ning, A., Pun, K. F. and Chin, K. S. "Neural Networks for the Dimensional Control of Molded Parts based on Reverse Process Model", J. Mater. Process. Technol., Vol. 117, No. 1, pp. 89-96, 2001.
-
Manjunath, P. G. and Krishna, P. "Prediction and Optimization of Dimensional Shrinkage Variations in Injection Molded Parts using Forward and Reverse Mapping of Artificial Neural Networks", Adv. Mater. Res., Vol. 463, pp. 674-678, 2012.
-
Liao, S. J., Hsieh, W. H., Wang, J. T. and Su, Y. C. "Shrinkage and Warpage Prediction of Injection Molded Thin Wall Parts using Artificial Neural Networks", Polym. Eng. Sci., Vol. 44, No. 11, pp. 2029-2040, 2004.
-
Chang, F. J., Chiang, Y. M. and Chang, L. C. "Multi-step-ahead Neural Networks for Flood Forecasting", Hydrol. Sci. J. Vol. 52, No. 1, pp. 114-130, 2007.
-
Petlenkov, E. "Neural Networks based Identification and Control of Nonlinear Systems: ANARX Model Based Approach", Tallinn University of Technology, Estonia, pp. 67-69, 2007.
-
Shen, C., Wang, L. and Li, Q. "Optimization of Injection Molding Proces Parameters Using Combination of Artifcial Neural Network and Genetic Algorithm Method", J. Mater. Proces. Technol., Vol. 183, No. 2-3, pp. 412-418, 2007.
-
Altan, M. "Reducing Shrinkage in Injection Moldings via the Taguchi, ANOVA and Neural Network Methods", Mater. Des. Vol. 31, No.1, pp. 59-604, 2010.
-
Solvason, C. C., Chemmangatuvalapil, N. G., Eljack, F. T. and Eden, M. R. "Efficient Visual Mixture Design of Experiments Using Property Clustering Techniques", Ind. Eng. Chem. Res. Vol. 48, No. 4, pp. 245-256, 2009.
-
Leaman, R., Dogan, R. T. and Lu, Z. "Disease Name Normalization with Pairwise Learning to Rank", Bioinf. Vol. 29, No. 22, pp. 2909-2917, 2013.
-
Goldberg, Y. "Neural Network Methods for Natural Language Processing", Synth. Lect. Hum. Lang. Technol. Vol. 10, No. 1, pp. 1-309. 2017.
-
Selvaraj, R., Deshpande, P. B., Tambe, S. S. and Kulkarni, B. D. "Neural networks for the identification of MSF desalination plants", Desalin. Vol. 101, No. 2, pp. 185-193, 1995.
-
Li, L., Jamieson, K., DeSalvo, G., Rostamizadeh, A. and Talwalkar, A. "Hyperband: A Novel Bandit-Based Approach to Hyperparameter Optimization", J. Mach. Learn. Res. Vol. 18, No. 1, pp. 1-52, 2018.
저자의 다른 논문 :
- [본원] 대전광역시 유성구 대학로 245 한국과학기술정보연구원
- [분원] 서울시 동대문구 회기로 66 한국과학기술정보연구원
- 문의처: helpdesk@kisti.re.kr
- 전화: 080-969-4114
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.