ディープラーニングで製造業の設計効率が変わってゆく?品質試験の予測AI【AI論文】

✔️自動車設計においては、耐衝撃性を高めるために鉄鋼の厚さは高めたいが、重量は抑えたい。

✔️リアルタイムで高精度に予測する必要があるため、人工ニューラルネットワークを使用した。

✔️破壊形状の予測精度は「溶接電圧と電流信号」を用いて100%を叩き出した。

自動車の設計と制作には、

  • 高品質
  • 簡単に組み立てられる
  • 軽い
  • 強い

このような要件を満たす材料が必要だ。
韓国工業技術院のInsung Hwangら研究者は、溶接用鋼部品のアセンブリの品質を予測するためのディープラーニングを提案している。

では、詳細を見てみよう。

溶接品質の予測ニューラルネット

このコンテンツを閲覧するには無料会員ログインが必要です。会員の方はログインして下さい。新規無料会員登録はこちら
※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

業界から探す

PAGE TOP