소프트 콤퓨팅을 적용한 기계가공 성능 예측 및 최적화

전문가 제언

○ 기계가공의 성능을 예측하고 최적화하는 것은 제품의 생산비용을 최소화하고, 생산시간을 최소화하여 생산효율을 최대화하므로 제품의 경쟁력을 증대시킬 수 있기 때문에 지속적인 연구가 필요하다.

○ 소프트 컴퓨팅을 사용하여 학습을 통한 예측이나 모니터링은 우리나라에서도 퍼지 논리나 신경망이론이 자동차 산업이나 로보틱 시스템, 압연과 같은 소성가공 공정, 영상처리, 의료시스템, 자동차 고장 등 진단 시스템 등의 인공지능을 이용하는 다양한 분야에서 적용이 되고 있으며 각종 시스템의 고도화 및 정밀화로 지속적으로 발전될 것이다. 우리나라에서 소프트 컴퓨팅을 기계가공 시스템에 적용은 아직 그 연구가 미미하다.

○ 기계가공에 소프트 컴퓨팅에서 향후 다음과 같은 추가연구가 필요하다.

-예측 정확도는 실험 데이터의 정확도에 달려있으므로 노이즈를 포함하는 데이터에 대한 필터링에 대한 방법론의 연구가 필요하다.
-통계적 변동에 대처하기 : 기계가공에 있어서 성능 변수는 통계적 변동을 포함한다. 신뢰성 있는 모델을 구축하려면 다수의 반복 실험이 필요하다. 구축된 모델은 성능 파라미터의 확률 분포를 예측할 수 있어야한다.
-물리학에 기반을 둔 하드 컴퓨팅과 소프트 컴퓨팅을 조합한 컴퓨팅으로 보다 효율적인 예측이나 최적화가 가능할 것이다. 이에 대한 연구가 필요하다.
-가공공정의 성능이 시간이 경과함에 따라 변할 수 있어서 성능 파라미터를 신간의 함수로 하여 모델링하면 더 정확한 예측이나 최적화가 가능할 것이다. 그러나 이렇게 하는 것이 효율적인가 하는 것은 검토되어야한다.
-온라인 학습을 통한 최적화 : 기계가공공정의 최적화에는 절삭 파라미터의 함수로서의 공구 수명의 지식이 필수적이지만, 절삭조건(특히 공구수명)이 바뀜에 따라 모든 케이스에 대해 실험을 수행하는 것은 너무 비경제적으로 온라인 학습을 통하여 최적화하는 방법을 찾아 볼 수 있다.

저자

M Chandrasekaran

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정밀기계

연도

2010

권(호)

46

잡지명

International Journal of Advanced Manufacturing Technology

과학기술
표준분류

정밀기계

페이지

445~464

분석자

김*훈

분석물

• 소프트 콤퓨팅을 적용한 기계가공 성능 예측 및 최적화.pdf [396,501 byte]

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