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신경망을 이용한 고경도강 선삭시 공구 마멸 검출에 관한 연구

원문정보

A Study on Detection of Tool Wear using Neural Network in Hard turing

변동해

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초록

영어

High hardness steel generally means its hardness over HRC45. This using CBN tools for turning. Tool breakage and damage during turning process cause material loss and additional tool cost. If it is predicted during the process and accumulate this data as a turning parameter it will be of help to turning mechanism understanding. For this purpose neural technology give beneficial as prediction, categorization, searching and enable nolinear function for pre-diagnosis algorithm. In this study we appraise the accuracy of prediction by applying backpropagation neural networks (BPNs) method in the high hardness steel turning.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 신호의 처리과정
  2.1 신호의 획득
  2.2 신호의 전처리과정
 3. 고경도강에 대한 가공 측정
 4. 신경회로망의 설계
 5. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 변동해 D. H. Byun. 한국폴리텍대학 김제캠퍼스 컴퓨터응용기계과

참고문헌

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