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학술대회자료
저자정보
신승민 (LG전자) 조귀목 (LG전자) 전승원 (LG전자) 오부국 (LG전자) 김상국 (LG전자)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회
발행연도
2024.11
수록면
170 - 174 (5page)

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Lasers are widely used as very useful tools for micro-processing in various fields. However, the complexity and nonlinearity of laser parameters make it challenging to discover optimal conditions. This study explores the feasibility of using Physics-informed deep learning to solve the 1D laser heating problem and identify optimal laser parameters. By combining PhyCRNet and U-Net, we applied boundary and initial conditions as hard constraints and used only the governing equations and Gradient Smoothing loss as loss functions, reducing learning complexity. We achieved accurate simulations with a mean relative error of 1.725% and confirmed the effectiveness of LSTM in addressing transient problems. This study demonstrates that Physics-informed deep learning models can perform high-accuracy laser processing simulations even with limited data, showing potential for various process optimization problems.
#레이저 가공(Laser Processing) #물리지식기반 딥러닝(Physics-informed Deep Learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

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