인공신경망을 적용한 선상가열시 강판의 곡률변형 추정

Abstract

Different methods exist for the estimation of thermaldeformation of plates in the line heating process. These are based on the assumption of residual strains in the heat-affected zone, known as the method of inherent strains, or simulated relations between heating conditions and residual deformations. The purpose of this paper is to develop a simulator of thermal deformation in the line heating, using the artificial neural network. Curvature deformations for the plate-forming are investigated, which can be used as a prime deformation parameter in the process. The curvature of plates are calculated using the approximation of plate surface by NURBS. Line heating experiments for 11 specimens of different thickness and heating conditions were performed. Two neural networks predicting the maximum temperature and curvature deformations at the heating line are studied. It was concluded that the thermal deformations predicted by the neural network can be used in a line heating simulator, which is considered an attractive and practical alternative to the existing methods.1. 서 론 선체 외판의 곡 가공은 프레스와 롤러 등을 이용하는 기계적 냉간 가공법과 가스토치 등에 의한 선상가열, 전자기의 유도가열 등에 의한 열간 가공법이 이용되고 있다.일반적으로 선저중앙부 외판은 단순한 1차 곡판으로 냉간 가공법이 주로 적용되고 있고 선수미부에 분포한 2차 곡판과 3차 곡판의 경우에는 대부분 냉간 가공법과 열간 가공법을 혼합하여 적용하거나 열간 가공법만으로 목적형상의 가공을 완성하고 있다.선체 외판의 곡가공에서 목적형상은 1차 곡판은 곡률로 주어지고, 2차 곡판은 기준 면에 대한 위치로 주어지는데 이에 대한 가공 조건, 즉 가열 위치와 가열조건의 결정은 대부분 현장 작업자의 경험에 의존하여 이루어져 왔다. 이에 선상가열의 역학적 현상을 규명하고 곡가공 공정을 자동화하기 위한 여러 가지 연구가 각 대학 및 조선소를 통해 이루어졌다. Ueda et al.(1991), 류철호 등(1997), 문성춘과 장창두(1998)은 곡면의 곡률분석을 통하여 가열선의 위치를 결정하는 방법을 제안하