Tag Archives: deep learning

一体化ダイカスト成形技術の現状と発展

By user2025/11/03Aluminium-J, Technical Data-JAl-Si alloy, Aluminum Casting, Aluminum Die casting, CAD, convolutional neural network, deep learning, Die casting, High pressure die casting, Microstructure, Quality Control, 금형, 자동차 산업

一体化ダイカストがEV製造に革命を：性能、効率、コストを最適化する最先端技術の全貌本技術概要は、[但昭学、林韵、万里、闫鋒]氏によって執筆され、[特种铸造及有色合金]（[2024]年）に掲載された学術論文「[一体化压铸

AI駆動によるダイカストのスマート製造を目指して

By user2025/08/14Aluminium-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 user2025/06/07Aluminium-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 user2025/04/08Aluminium-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 user2025/04/04Aluminium-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 user2025/04/03Aluminium-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 user2025/04/02Aluminium-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 user2025/03/26Aluminium-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 user2025/03/13Aluminium-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 user2025/03/10Aluminium-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