Tag Archives: deep learning

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-

オートバイダイカストにおける持続可能性の最適化：廃熱回収と金属スクラップリサイクルの統合

By user04/04/2025Aluminium-J, Technical Data-Jaluminum alloy, aluminum alloys, Aluminum Die casting, CAD, deep learning, Die casting, Efficiency, Electric vehicles, Segment, 자동차 산업

この入門論文は、”[Leuser Journal of Environmental Studies]”によって発行された論文「Optimizing Motorcycle Manufacturing Sustainabil

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

電気自動車アプリケーション用BLDCモータの性能向上

By user03/26/2025Aluminium-J, automotive-J, Copper-J, Technical Data-JApplications, CAD, deep learning, Efficiency, Electric vehicles, Review, 자동차

本入門資料は、”[電気自動車アプリケーション用BLDCモータの性能向上]”（”[www.isteonline.in]”発行）という論文に基づいています。 1. 概要: 2. 抄録: 今日の技術的に進んだ社会において、人々

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

INDUSTRY 4.0 鋳造データ管理と教師あり機械学習による低圧ダイカスト品質改善

By user03/10/2025Aluminium-J, automotive-J, Technical Data-JAl-Si alloy, aluminum alloy, CAD, deep learning, Die casting, High pressure die casting, Microstructure, Quality Control, Sand casting, Segment, 자동차 산업

This paper introduction was written based on the ‘INDUSTRY 4.0 FOUNDRY DATA MANAGEMENT AND SUPERVISED MACHINE

ジェネレーティブデザイン手法を用いたスポーツカー用革新的モジュラープラットフォームの設計

By user03/04/2025Aluminium-J, automotive-J, Technical Data-JANOVA, Applications, AUTOMOTIVE Parts, CAD, deep learning, Efficiency, Electric vehicles, Review, Segment, STEP, 자동차 산업

本論文概要は、[‘Università di Bologna’ が発行した ‘DESIGNING AN INNOVATIVE MODULAR PLATFORM FOR SPORTS CARS USING THE GENE

SYSTEM UNDERSTANDING OF HIGH PRESSURE DIE CASTING PROCESS AND DATA WITH MACHINE LEARNING APPLICATIONS

By user02/11/2025Aluminium-J, automotive-J, Salt Core-J, Technical Data-Jaluminum alloy, aluminum alloys, Aluminum Casting, Aluminum Die casting, Applications, CAD, deep learning, Die casting, High pressure die casting, High pressure die casting (HPDC), Microstructure, Review, STEP

1. 概要: 2. 研究背景: 3. 研究目的と研究課題: 4. 研究方法 5. 主な研究成果: References: List of Abbreviations Copyright: