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학술대회자료
저자정보
구자건 (UNIST) 정해권 (UNIST) 김남훈 (UNIST)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
134 - 134 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2023

CM247LC 적층 파트의 크랙 메커니즘에 따라 HIP 공정이 미치는 효과
구자건 ,  박현우 ,  성민규 외 4명 한국유체기계학회 학술대회 논문집 2023.12 학술대회자료

2022

CM247LC 적층 파트의 크랙 메커니즘에 따라 HIP 공정이 미치는 효과
구자건 ,  박현우 ,  성민규 외 2명 한국유체기계학회 학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

2021

기계학습 기법을 통한 CM247LC 파트의 PBF 적층 공정 변수에 따른 다운스킨 표면조도 예측에 대한 연구
구자건 ,  김남훈 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.11 학술대회자료
기계학습 기법을 통한 PBF 적층 파트의 공정 변수에 따른 표면조도 예측에 대한 연구
구자건 ,  정해권 ,  김남훈 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.05 학술대회자료

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3D 프린팅이라고 불리는 적층 제조 기술은, 작은 생활 속 물건부터 항공우주, 자동차, 에너지 산업 그리고 의료기기까지 점차 그 영향력을 넓혀가는 중이다. 기존의 절삭 가공과 정밀 주조 방식을 넘어설 만큼 3D 프린팅 기술은 많은 장점이 있음에도 불구하고, 거친 표면으로 인한 낮은 내마모성과 내부식성 그리고 짧은 수명이라는 큰 단점이 있다. 거친 표면은 부분적인 응력 집중을 유발하여, 마모에 취약할 뿐만 아니라 박리와 파손의 원인이 되며 또한 박리된 파편은 추가적인 2 차 파손까지 유발할 가능성이 높다. 이와 같은 문제 때문에 공정변수를 선정하는 과정에서 미리 표면조도를 예측할 수 있다면, 공정 시간과 재료의 절약으로 많은 경제적인 이점을 확보할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 공정변수 선정 단계에서 Machine Learning (ML) 기법인 Support Vector ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10581710');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Powder bed fusion #Machine learning #Surface roughness prediction

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