IJPEM

Thrust Force-Based Tool Wear Estimation Using Discrete Wavelet Transformation and Artificial Neural Network in CFRP Drilling
CFRP 가공에서의 핵심과제, 공구마모 모니터링에 대한 실질적인 첫번째 연구결과


정영훈/경북대학교


  • 전통적인 AI 기술을 첨단소재인 탄소섬유복합재(CFRP) 드릴링 공정의 공구마모 모니터링에 성공적으로 적용

  • 실제 항공기용 CFRP 소재를 활용하여 실제 생산/가공환경 및 수준에 근접한 조건에서의 공구마모 모니터링에 의한 실용성 확보

  • CFRP 드릴링 공정의 특성에 기반하여 공정신호의 준정적 특성과 동적 특성을 독립적으로 고려하여 공구마모 추정 정밀도의 성공적인 향상

  • 4차산업혁명 및 탄소중립 시대에 적합한 첨단소재 가공공정의 지능화에 대한 실용적인 접근 방향의 제시
 
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[Free Access Period: 21. 10. 1. ~ 21. 10. 31.]