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학술대회자료
저자정보
김현우 (서울대학교) 김현우 (서울대학교) 김동조 (서울대학교) 김상연 (DRB 오토모티브) 오윤석 (DRB 오토모티브) 김호영 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회
발행연도
2024.11
수록면
1,000 - 1,005 (6page)

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In the manufacturing industry, achieving high-quality surface coatings on complex geometries remains a significant challenge. For example, components like glass runs, which require precise urethane coatings for enhanced durability and appearance, highlight the necessity of such advanced coating techniques. This study presents an AI-driven optimization system designed to automatically determine the optimal spray coating conditions for complex geometries. We utilized a shape-informed neural network, trained on both experimental data and simulations, to predict the coating density distribution and identify the optimal nozzle positioning. Our results demonstrate that the proposed system can predict and achieve over 99% coating density accuracy in complex geometries, with an average deviation of only 6.8% compared to experimental outcomes. This advancement not only enhances coating consistency but also significantly improves production efficiency. The developed AI technology shows great potential for broader applications in industrial processes, providing a robust solution for automated, high-quality coatings on intricate surfaces.

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌

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