Deep Learning in Welding Research

실제 연구에 AI를 적용해 봅시다

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1. MATLAB을 이용한 고강도강 겹치기 레이저 용접부의 모델링 (앱을 이용한 회귀모델)

2. MATLAB을 이용한 고강도강 겹치기 레이저 용접부의 모델링 (앱을 이용한 분류모델)

3. MATLAB을 이용한 고강도강 겹치기 레이저 용접부의 모델링 (SNN/DNN 모델)

4. 파이썬을 이용한 고강도강 겹치기 레이저 용접부의 모델링 (SNN/DNN 모델)

5. 고강도강 겹치기 레이저 용접부의 모델링 (훈련/검증/테스트하기)

6. 대출력 레이저용접 용입깊이 모델링 (하이퍼파라미터 최적화)

7. 대출력 레이저용접 용입깊이 모델링 (등고선으로 결과 보기)

8. 멀티센서 input을 이용한 SPR 접합특성 분류

9. 영상이미지를 이용한 레이저 용입깊이 예측 - 이미지 전처리하기

10. 영상이미지를 이용한 레이저 용입깊이 예측 - 용입 예측하기





* Python의 문법은 아래 사이트에서 연습할 수 있습니다.


출판된 논문

  • (2023.10) Development of prediction method for dimensional stability of 3D-printed objects
  • (2023.09) Identification of solidification cracking using multiple sensors and deep learning in laser overlap welded Al 6000 alloy
  • (2023.09) Modeling yield strength of austenitic stainless steel welds using multiple regression analysis and machine learning
  • (2023.01) Weld-penetration-depth estimation using deep learning models and multisensor signals in Al/Cu laser overlap welding
  • (2022.12) SPR 접합 품질 분류를 위한 CNN 기반의 딥러닝에 관한 연구
  • (2022.12) Prediction of curing time/shear strength of non-conductive adhesives using a neural network model
  • (2022.12) High dielectric design of polymer composites by using artificial neural network
  • (2022.11) Deep Learing-based penetration depth prediction in Al/Cu laser welding
  • (2021.12) 딥러닝을 이용한 저항점용접 특성 예측모델 개발
  • (2021.10) ICALEO 2021 Presenstation for the photodiode classification
  • (2021.09) FABTECH 2021 Presentation for the multisensor regression
  • (2021.09) Classification of Al/Cu Laser weld penetration using photodiode signals
  • (2021.08) 머신 러닝을 이용한 레이저 용접의 용입깊이 및 공정변수 맵 모델링
  • (2021.02) 머신러닝을 이용한 레이저 용접부의 모델링 - Part II: 고강도강 겹치기 레이저용접부의 형상 및 기계적 거동
  • (2021.02) 머신러닝을 이용한 레이저 용접부의 모델링 - Part I: Al/Cu 이종재료 겹치기 레이저용접부의 용입깊이
  • (2021.02) 합성곱 신경망기반 딥러닝의 용접연구 적용 - Part II: 모델의 평가와 시각화
  • (2021.02) 합성곱 신경망기반 딥러닝의 용접연구 적용 - Part I: 모델과 활용사례

    • Web에서 구현해 보는 AI (2021/06/05)


    1. 대출력 레이저 용접깊이 예측모델

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