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Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력 예측방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2020006482
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 Ti-6Al-4V 합금의 열간성형에서 변형률과 온도에 의존적인 유동 응력 모델링에 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하고, 이 모델링에 의해 예측된 유동 응력의 정확도를 향상할 수 있는 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력 예측방법에 관한 것이다. 본 발명은 Ti-6Al-4V 합금의 시편에 대해 압축 실험을 수행하는 단계; 상기 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력에 대한 실험데이터를 저장하는 단계; 상기 실험데이터를 이용하여 복수의 유동 응력 모델 중 지정된 유동 응력 모델을 학습시키는 단계; 상기 학습된 유동 응력 모델을 이용하여 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력을 예측하고, 예측된 유동 응력 예측값을 생성하는 단계; 상기 지정된 유동 응력 모델을 제외한 다른 유동 응력 모델에 의해 예측한 결과에 기반하여 상기 생성된 유동 응력 예측값을 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G01N 3/08 (2006.01.01) G01N 33/20 (2019.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC G01N 3/08(2013.01) G01N 3/08(2013.01) G01N 3/08(2013.01) G01N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020180152543 (2018.11.30)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0065768 (2020.06.09) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.30)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임성식 인천광역시 남구
2 임성주 인천광역시 남구
3 최호준 인천광역시 남동구
4 신영철 인천광역시 연수구
5 정기호 인천광역시 연수구
6 박진호 인천광역시 연수구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인명 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**, ***호, ***호(문정동,문정법조프라자)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 충청남도 천안시 서북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1202560-87
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.11.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.12.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0144458-14
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0037916-82
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0192009-96
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.02.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0192010-32
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.07.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0467558-58
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) Ti-6Al-4V 합금의 시편에 대해 압축 실험을 수행하는 단계;(b) 상기 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력에 대한 실험데이터를 저장하는 단계;(c) 상기 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력을 예측하기 위하여 복수의 유동 응력 모델을 준비하고, 상기 Ti-6Al-4V 합금의 실험 데이터를 이용하여 복수의 유동 응력 모델 중 미리 지정된 랜덤 포레스트 모델을 학습시키는 단계;(d) 상기 학습된 랜덤 포레스트 모델을 이용하여 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력을 예측한 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력 예측값을 생성하는 단계;(e) 상기 복수의 유동 응력 모델 중 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델에 의해 예측한 결과에 기반하여 랜덤 포레스트 모델을 이용하여 생성한 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력 예측값을 검증하는 단계;를 포함하되,(e-1) 상기 검증 단계는 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력과 동일 기준에서 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델에 의해 예측한 유동 응력을 비교하고,(e-2) 비교 결과 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력 보다 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델에 의해 예측한 유동 응력이 모두 크거나 작으면 검증 성공으로 판단하여 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력을 채택하며,(e-3) 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델 중 어느 하나의 모델에 의해 예측한 유동 응력은 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력 보다 크고 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델 중 다른 하나의 모델에 의해 예측한 유동 응력은 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력 보다 작으면 검증 실패로 판단하여 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력을 채택하지 않는 것을 특징으로 하는 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력 예측방법
2 2
제1항에 있어서,상기 단계 (a)에서 압축 실험은 변형률 범위 0
3 3
삭제
4 4
Ti-6Al-4V 합금의 시편에 대해 압축 실험을 수행하고, 압축 실험에서 획득된 실험데이터를 출력하는 시편압축장비;상기 시편압축장비로부터 받은 실험데이터를 저장하는 실험데이터 저장부, 상기 실험데이터를 이용하여 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력을 예측하기 위한 복수의 유동 응력 모델 중 미리 지정된 랜덤 포레스트 모델을 학습시키는 유동 응력 예측부, 복수의 유동 응력 모델 중 지정되지 않은 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀모델에 의해 예측한 결과에 기반하여 랜덤 포레스트 모델을 이용하여 생성한 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력 예측값을 검증하는 유동 응력 예측값 검증부를 구비한 컴퓨터;상기 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력에 대해 예측 조건을 지정하기 위한 변수를 입력하는 입력부;상기 입력부에 의해 입력된 변수에 따라 상기 유동 응력 예측부가 예측하고 상기 유동 응력 예측값 검증부에 의해 검증된 Ti-6Al-4V 합금의 예측값을 출력하는 출력부;를 포함하되,상기 유동 응력 예측값 검증부는, 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력과 동일 기준에서 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델에 의해 예측한 유동 응력을 비교하고, 비교 결과 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력 보다 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델에 의해 예측한 유동 응력이 모두 크거나 작으면 검증 성공으로 판단하여 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력을 채택하며, 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델 중 어느 하나의 모델에 의해 예측한 유동 응력은 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력 보다 크고 심층 신경망 모델 및 서포트 벡터회귀 모델 중 다른 하나의 모델에 의해 예측한 유동 응력은 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력 보다 작으면 검증 실패로 판단하여 랜덤 포레스트 모델에 의해 예측한 유동 응력을 채택하지 않는 것을 특징으로 하는 Ti-6Al-4V 합금의 유동 응력 예측장치
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