Tag Archives: convolutional neural network

AI駆動によるダイカストのスマート製造を目指して

By user08/14/2025Aluminium-J, Copper-J, Semiconductor-J, Technical Data-JApplications, CAD, CFD, convolutional neural network, deep learning, Die casting, Efficiency, Quality Control, Review, STEP, 금형

AIはダイカストの不良率をいかに削減するか？統計分析と機械学習による品質向上のアプローチこの技術概要は、F. Liu氏らによって執筆され、NADCA Transactions 2018で発表された学術論文「TOWARD

アルミニウムダイカストにおける品質検査 – 音響データとニューラルネットワークを用いた新たなアプローチ

By user06/07/2025Aluminium-J, Technical Data-JAluminum Casting, Aluminum Die casting, Applications, CAD, convolutional neural network, deep learning, Die casting, Quality Control, Segment, 알루미늄 다이캐스팅

本要約の内容は、「Athens Journal of Sciences」によって発行された論文「Quality Testing in Aluminum Die-Casting – A Novel Approach Usi

非破壊検査デジタルX線ラジオグラフィにおける欠陥等級判定による自動欠陥検出

By user04/08/2025Aluminium-J, Technical Data-Jaluminum alloy, Aluminum Casting, Aluminum Die casting, CAD, convolutional neural network, deep learning, Die casting, Quality Control, Segment, 금형, 알루미늄 다이캐스팅

本稿は、「[MDPI]」によって公開された論文「[Automated Defect Detection through Flaw Grading in Non-Destructive Testing Digital X-

Improving Die-Casting Part Classification using Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Networks

By user04/03/2025Aluminium-J, Technical Data-Jaluminum alloy, Aluminum Casting, Applications, CAD, convolutional neural network, deep learning, Die casting, Efficiency, Quality Control

この紹介資料は、「IEOM Society International」によって発行された論文「Improving Die-Casting Part Classification using Transfer Learn

コンピュータビジョンを用いた鋳造微細組織検査：アルミニウム合金のデンドライト間隔

By user04/02/2025Aluminium-J, Technical Data-JAlloying elements, aluminum alloy, aluminum alloys, Aluminum Casting, CAD, casting microstructure inspection, convolutional neural network, deep learning, Die casting, Microstructure, Quality Control, secondary dendrite arm spacing, Segment

この紹介論文は、「Metals」によって発行された論文「Casting Microstructure Inspection Using Computer Vision: Dendrite Spacing in Alumi

As-Castマグネシウム合金の微細構造と特性評価（9% Alおよび9% Zn添加）

By user03/19/2025Aluminium-J, Technical Data-JAlloying elements, Applications, CAD, convolutional neural network, Die casting, Electric vehicles, Magnesium alloys, Microstructure, Sand casting, 해석

この論文概要は、Materials, MDPIに掲載された論文「Evaluation of the Microstructure and Properties of As-Cast Magnesium Alloys wi

幾何学的特徴に基づく代用モデルを用いたダイカスト製品のダイクラック予測

By user03/13/2025Aluminium-J, automotive-J, Technical Data-JCAD, convolutional neural network, deep learning, Die casting, Die Casting Congress, Efficiency, High pressure die casting, High pressure die casting (HPDC), temperature field, 자동차 산업

[Computer-Aided Design & Applications]에서 발행한 [“Predicting Die Cracking in Die-Cast Products Using a Surrogate

非支配ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)を用いたプレートフィン熱交換器の多目的最適化

By user01/24/2025Aluminium-J, Technical Data-JApplications, CFD, cold plate, convolutional neural network, Efficiency, Review, 자동차

1. 概要: 2. 研究背景: プレートフィン熱交換器は、そのコンパクトで軽量な構造、優れた熱伝達性能、低い製造コストから、自動車エンジンの熱放散に広く用いられています。鋸歯状ジグザグフィンは、熱交換面を向上させる一般的