패턴인식 기술을 이용한 최적 보압절환시기 결정에 관한 연구
A study on the decision of optimized switchover time using pattern recognition
- 발행기관 아주대학교 대학원
- 지도교수 이병옥
- 발행년도 2005
- 학위수여년월 2005. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 연구에서는 금형 내부 압력 측정을 이용하여 최적의 보압절환시기를 추적하기위해, 신경망 알고리듬을 적용한 패턴인식 기술을 이용하는 방법을 제시하였다. 실제의 사출조건을 고려한 다양한 사출속도, 보압, 보압절환시기에서 용융수지의 압력을 측정하였다. 압력센서는 사출성형기 노즐, 금형 러너, 캐비티에 설치하였다. 실험은 세 곳의 압력을 동시에 측정하였고 보압절환시기를 잘 표현하는 위치로 러너를 선정하였다. 전체 그래프를 관찰한 결과 충전 단계의 그래프는 보압절환시기의 영향이 뚜렷하게 나타났다. 보압절환시기의 빠르고 느림에 따라 압력그래프의 분류가 가능하였다. 그 결과 보압절환시기에 따른 모델패턴을 세가지로 선정하였다. 임의의 데이터에 대한 현재의 상황을 알 수 있는 방법으로 패턴인식을 시도하였고 그 알고리듬으로 오류 역전파 신경망 알고리듬을 사용하였다. 패턴인식을 통해 새로운 압력데이터가 들어오면 유사도 계산을 통해 세가지 모델 패턴 가운데 하나의 모델 패턴이 결정되고 현재의 보압절환시기가 빠른지 느린지를 알 수 있었다. 본 연구의 결과로 사출성형공정의 압력 패턴인식에 의한 보압절환시기의 적절성 판단이 가능함을 확인하였다.
more초록/요약
This study proposed the method tracking optimized Switchover time using pattern recognition for mold pressure profile. Mold pressure data was measured under several conditions of injection speed, holding pressure and switchover time. Pressure sensors were installed at three positions-nozzle, runner and cavity. The pressures were measured simultaneously. Runner pressure was the most sensitive for the switchover time among the three positions. The pressure at runner was used for pattern recognition. Among the three process variables, the switchover time had the greatest effect on the pressure profile in the filling stage. Three type of pressure profile pattern could be classified with respect to switchover time. A pattern recognition using back propagation neural network algorithm was used. As a result, pressure profile during the filling stage could be successfully recognized in terms of the three types of pressure profile patterns by the pattern recognition technique.
more목차
목차
감사의 글 = 1
요약문 = 2
목차 = 3
List of tables = 5
List of figures = 6
1. 서론 = 7
1.1.연구분야 소개 = 7
1.2.연구동기 및 목적 = 8
1.3.연구내용 = 8
2. 본론 = 9
2.1. 실험 = 9
2.1.1. 실험 장치 = 9
2.1.2. 실험 재료 = 9
2.1.3. 실험 조건 = 10
2.1.4. 실험 방법 = 10
2.2. 패턴 인식 = 12
2.2.1. 개요 = 12
2.2.2. 패턴인식 알고리듬 = 13
2.2.3. 패턴인식 프로그램 = 15
2.2.4. 패턴인식 성능평가 = 16
2.3. 실험 결과 및 토론 = 17
2.3.1. 압력 패턴 개요 = 17
2.3.2. 보압절환 시기에 따른 압력패턴 = 17
2.3.3. 압력 센서 위치에 따른 압력패턴 = 19
2.3.4. 압력패턴 선정 = 20
2.3.5. 패턴인식 결과 = 21
3. 결론 = 22
참고 문헌 = 23
Abstract = 43
