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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양동철 (한국생산기술연구원 금형기술그룹) 김종선 (한국생산기술연구원 금형기술그룹)
저널정보
한국금형공학회 한국금형공학회지 한국금형공학회지 제13권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
53 - 58 (6page)

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This paper presents Artificial Neural Network(ANN) method to predict maximum injection pressure of injection molding machine and weights of injection molding products. 5 hidden layers with 10 neurons is used in the ANN. The ANN was conducted with 5 Input parameters and 2 response data. The input parameters, i.e., melt temperature, mold temperature, fill time, packing pressure, and packing time were selected. The combination of the orthogonal array L27 data set and 23 randomly generated data set were applied in order to train and test for ANN. According to the experimental result, error of the ANN for weights was $0.49{\pm}0.23%$. In case of maximum injection pressure, error of the ANN was $1.40{\pm}1.19%$. This value showed that ANN can be successfully predict the injection pressure and the weights of injection molding products.

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