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),
본 소개 자료는 “[전기 자동차 애플리케이션을 위한 BLDC 모터 성능 향상]” 논문(“[www.isteonline.in]” 발행)을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 오늘날의 기술적으로 발전된 사회에서 사람들은 점점 더 현대적이고 편리하며 환경 친화적인 옵션을 찾고 있습니다. 이러한 경향이 특히 두드러지는 분야 중 하나는 운송 산업입니다. 전통적인 가솔린 동력 차량은 환경에 심각한 위협이 되는 CO2 배출에 상당한 기여를 하기
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.
본 논문 요약은 [‘International Journal of Metalcasting’]에서 발행한 [‘INDUSTRY 4.0 FOUNDRY DATA MANAGEMENT AND SUPERVISED MACHINE LEARNING IN LOW-PRESSURE DIE CASTING QUALITY IMPROVEMENT’] 논문을 기반으로 작성되었습니다. 1. 개요: 2. 초록 또는 서론 저압 다이캐스팅(LPDC)은 기공 결함이 허용되지 않는 고성능 정밀 알루미늄 합금 자동차 휠 주조품 생산에 널리 사용됩니다. LPDC 부품의 품질은 주조 공정 조건에 크게
본 논문 요약은 [‘Università di Bologna’에서 발행한 ‘DESIGNING AN INNOVATIVE MODULAR PLATFORM FOR SPORTS CARS USING THE GENERATIVE DESIGN METHOD’] 논문을 기반으로 작성되었습니다. 1. 개요: 2. 초록 전통적인 방법은 각 차량 유형에 맞게 섀시 부품을 맞춤 제작하여 유연성과 효율성이 부족합니다. 현재 모듈형 플랫폼의 개념은 서로 다른 모델에서 부품을 재사용하여 생산 비용을 절감하고 적응성을 향상시킵니다. 그러나
1. 개요: 2. 연구 배경: 3. 연구 목적 및 연구 질문: 4. 연구 방법론 5. 주요 연구 결과: 6. 결론 및 논의: 7. 향후 후속 연구: References: List of Abbreviations Copyright:
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
