Tag Archives: convolutional neural network

Figure 6. Rows (a-d) represent Porosity, Shrinkage, Cold Fill, and Foreign body; columns (i-iii) show the isolated flaw class based on the flaw class, bounding boxes, and highlighted bounding boxes. Bounding box color indicates the grade as follows: grade 1 (blue), grade 2 (green), grade 3 (orange), grade 4 (brown).

비파괴 검사 디지털 X선 방사선 촬영에서 결함 등급화를 통한 자동 결함 검출

본 소개 문서는 “[MDPI]”에서 출판한 논문 “[Automated Defect Detection through Flaw Grading in Non-Destructive Testing Digital X-ray Radiography]”를 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 공정 자동화는 특화된 기술과 장비를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 개선하며, 이를 통해 더 높은 제조 효율성, 생산성 향상 및 비용 절감을 이냅니다. 알루미늄 다이캐스팅 산업은 제조 분야에서 공정 자동화 솔루션 구현을

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Figure 1. Systematic workflow to analyze datasets, preprocessing, selecting models, and evaluating them to improve die-casting part classification systems.

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

이 소개 자료는 “[IEOM Society International]”에서 발행한 논문 “[Improving Die-Casting Part Classification using Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Networks]”을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 제품 품질은 오늘날 제조 공정에서 회사의 경쟁 우위와 소비자 요구 사항을 결정하는 중요한 요소입니다. 문제는 기존의 기술과 품질 관리 방법이 현재 환경에서 덜 효과적이게 되면서 첨단 기술에 대한 수요가

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Figure 1. SDAS definition: the distance between two secondary dendrites.

컴퓨터 비전을 이용한 주조 미세조직 검사: 알루미늄 합금의 덴드라이트 간격

이 소개 자료는 “[Metals]”에 게재된 논문 “[Casting Microstructure Inspection Using Computer Vision: Dendrite Spacing in Aluminum Alloys]”를 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 본 논문은 컨볼루션 신경망(CNNs)을 이용한 2차 덴드라이트 수지상 간격(SDAS) 측정을 연구합니다. 산업적으로 수용 가능한 예측 정확도를 가진 SDAS 예측용 딥러닝(DL) 모델 구축을 목표로 했습니다. 모델은 고압 다이캐스팅 합금 EN AC 46000 AlSi9Cu3(Fe),

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Figure 3. Microstructure near porosity in the Mg-Al-Zn alloy.

As-Cast 마그네슘 합금의 미세 구조 및 특성 평가 (9% Al 및 9% Zn 첨가)

본 기술 소개 자료는 Materials, MDPI에 게재된 “Evaluation of the Microstructure and Properties of As-Cast Magnesium Alloys with 9% Al and 9% Zn Additions” 논문을 기반으로 작성되었습니다. 1. 개요: 제목: As-Cast 마그네슘 합금의 미세 구조 및 특성 평가 (9% Al 및 9% Zn 첨가)저자: 레호스와프 투즈 (Lechosław Tuz), 비트 노박 (Vít Novák), 프란티셰크 타티체크 (František

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Figure 1: Image of Die in the actual die-casting process, which has cracks (red lines) on the surface.

기하학적 특징을 기반으로 한 대체 모델을 사용하여 다이캐스팅 제품의 다이 크래킹 예측

이 글은 [Computer-Aided Design & Applications]에서 발행한 [“Predicting Die Cracking in Die-Cast Products Using a Surrogate Model Based on Geometrical Features”] 의 논문 연구 내용을 소개하는 글 입니다. 1. Overview: 2. Abstracts or Introduction 본 논문은 제품 설계의 기하학적 특징에 초점을 맞추어 다이캐스팅 제품의 다이 크랙을 예측하기 위한 서 surrogate 모델의 개발 및 응용을 탐구합니다.

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Figure 1. The heat exchangers are modeled from bottom to top as layers 1 to 14, where the odd-numbered layers are water-side fins and the even-numbered layers are oil-side fins: (a) Heat exchangers model, (b) Simplified model of heat exchangers.

Multi-Objective Optimization of Plate-Fin Heat Exchangers via Non-Dominated Sequencing Genetic Algorithm (NSGA-II)

1. 개요: 2. 연구 배경: 자동차 엔진의 열 발산에 널리 사용되는 플레이트-핀 열교환기는 소형 경량 구조, 우수한 열전달 성능 및 낮은 생산 비용으로 인해 중요한 역할을 합니다. 톱니 모양의 지그재그 핀은 열교환 표면을 향상시키는 일반적인 방법입니다. 기존 연구에서는 유전 알고리즘, 어닐링 시뮬레이션 알고리즘, 모델 검색 알고리즘 등과 같은 새로운 알고리즘을 열교환기 최적화 설계 연구에 적용했습니다.

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Advances in Metal Casting Technology: A Review of State of the Art, Challenges and Trends—Part II: Technologies New and Revived

금속 주조 기술의 발전: 최신 기술, 과제 및 동향 검토 – 2부: 새롭고 부활한 기술

by Dirk Lehmhus Fraunhofer Institute for Manufacturing Technology and Advanced Materials IFAM, Wiener Straße 12, 28359 Bremen, GermanyMetals 2024, 14(3), 334; https://doi.org/10.3390/met14030334Submission received: 25 February 2024 / Accepted: 8 March 2024 / Published: 14 March 2024(This article belongs to the Special Issue Advances in Metal Casting Technology) 원본 PDF 보기 1. 소개 본 텍스트는 금속 주조 기술의 발전 이라는 제목의 특별호에 대해 작성된 사설의 두 번째

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