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미리 저장된 다수의 점용접 데이터를 이용하여 인공신경망을 학습시키는 데이터 학습 단계;점용접의 시작점에서 종료점까지 공정 중에 도출되는 시간에 따른 투입전력값 데이터 중 일부를 입력값으로 획득하는 입력값 획득 단계; 및획득된 상기 입력값을 학습된 상기 인공신경망에 입력하고, 상기 입력값에 대응되는 용접특성결과를 출력하게 하는 용접특성결과 출력 단계;를 포함하고,획득된 상기 입력값은,용접 시작부터 종료까지의 투입 전력값을 소정의 시간 단위로 샘플링한 값, 투입전력이 최대일때의 시간 및 투입전력값, 점용접의 종료시의 시간 및 투입전력값을 포함하고, 스패터 발생이 있을 경우에는 상기 스패터 발생시의 시간 및 투입전력값을 더 포함하는, 인공신경망을 이용한 점용접 특성 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 입력값 획득 단계는,시간-전류 그래프를 단위시간-단위전류로 분할하여 분할된 격자에 용접전류파형이 지나는 격자와 지나지 않는 격자를 분류하는 제 1 변환단계;상기 용접전류파형이 지나가는 격자의 파형을 추출하여 용접전류 격자파형으로 변환하는 제 2 변환 단계;시간-전압 그래프를 단위시간-단위전압으로 분할하여 분할된 격자에 용접전압파형이 지나는 격자와 지나지 않는 격자를 분류하는 제 3 변환단계; 및상기 용접전압파형이 지나가는 격자의 파형을 추출하여 용접전압 격자파형으로 변환하는 제 4 변환 단계;를 포함하는, 인공신경망을 이용한 점용접 특성 예측 방법
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제 2 항에 있어서,상기 입력값 획득 단계는,제 4 변환단계 이후에 상기 용접전류 격자파형과 상기 용접전압 격자파형을 이용하여 투입전력 격자파형으로 변화하는 제 5 변환단계;상기 투입전력 격자파형에서 투입전력이 최대일 때의 격자위치, 점용접의 종료시의 격자위치와 스패터의 발생시의 격자위치를 상기 입력값으로 획득하는 제 6 변환 단계;를 더 포함하는, 인공신경망을 이용한 점용접 특성 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 입력값 획득 단계는,용접전류파형과 용접전압파형을 이용하여 투입전력파형으로 변환하는 제 7 변환단계;시간-전력 그래프를 단위시간-단위전력으로 분할하여 분할된 격자에 투입전력파형이 지나는 격자를 추출하여 투입전력 격자파형으로 변환하는 제 8 변환 단계; 및상기 투입전력 격자파형에서 투입전력이 최대일 때의 격자위치, 점용접의 종료시의 격자위치와 스패터의 발생시의 격자위치를 상기 입력값으로 획득하는 제 9 변환 단계;를 포함하는, 인공신경망을 이용한 점용접 특성 예측 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 단위시간은 0
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제 1 항에 있어서, 상기 점용접 데이터는, 강종 조건, 소재 조합, 가압력, 용접전류파형, 용접전압파형, 강도, 두께, 도금 방법 중 적어도 하나를 포함하는, 인공신경망을 이용한 점용접 특성 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 용접특성결과는, 전단인장강도, 너깃사이즈, 파단형상 중 적어도 하나를 포함하는, 인공신경망을 이용한 점용접 특성 예측 방법
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