Eun‐Ho Lee
성균관대학교 공과대학 기계공학부 · 공학
이 교수의 연구실은 소재의 거동 예측과 스마트 패널트리의 실시간 제어를 핵심으로 하며, 특히 스탬핑 공정에서의 시트 금속 기계적 성질 예측에 초점을 맞추고 있습니다. 비파괴 검사 기반의 AI 모델링과 재료의 미세구조적 거동(예: 고체상태의 자기조직화 메조상태)에 대한 물리적 기반 분석을 융합한 연구를 수행하고 있습니다. 특히 소재의 비선형 거동을 기술하는 열역학적 원리와 유한변형 이론을 응용한 재료 거동 모델링도 주요 연구 분야입니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
Abstract This paper compares artificial intelligence (AI) methods to predict mechanical properties of sheet metal in stamping processes. The deviation of the mechanical properties of each blank leads to unpredicted failures in stamping processes, such as fracture and spring back. The research team of this paper has been building a real time control system for stamping process in a smart factory. In order to facilitate that, it is necessary to predict the mechanical properties of each blank with
