![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0001.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0002.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0003.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0004.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0005.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0006.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0007.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0008.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0009.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0010.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0011.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0012.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0013.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0014.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0015.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-16](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0016.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-17](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0017.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-18](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0018.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-19](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0019.gif)
![[통계학] 신경회로망과 실험계획법을 이용한 절삭력 예측-20](http://images.happyhaksul.com/thumb/72/71747-0020.gif)
분야
ppt2. 기초이론
3. 절삭실험
4. 실험결과 및 고찰
5. 결론
절삭성 평가를 위해서는 많은 절삭실험이 요구
신속하고 경제적인 절삭성평가
절삭실험량의 대폭적인 절감이 필요
절삭결과를 예측할 수 있는 기법
연구내용
실험횟수를 줄이기 위한 방법 - 일부실시법
SOFM(Self Organization Feature Map)신경망
- 일부분의 절삭실험조건을 선정
실험횟수의 감소가 타당한지를 검토
- MLP(Mult-Layer Perceptron)신경망
- 실험계획법(Design of Experiments)의 회귀분석(regression analysis)
- 주절삭분력과 비절삭에너지를 예측하고 실험값과 비교
