Abstract: I. Jang, G. Bae, D. Kim, G. Kim, S. Lee (2024)

This study proposes an AI-based framework to predict the quality of results from the deep drawing process without requiring considerable amounts of actual data. A few-shot learning method with a Siamese network was employed for training with limited experimental data and virtual simulation data. As the base of the Siamese network, three network architectures, fully connected network (FCN), convolutional neural network (CNN), and long short-term memory (LSTM), were considered. By increasing the ratio of the experimental data, the best accuracy for each network was determined. Finally, the K-nearest neighbor algorithm was trained to predict the drawing quality using the embedding vector from the Siamese network. In all networks, it was confirmed that the accuracy of the classification algorithm improved as more experimental data were added. At this time, the classification accuracy of the CNN was 100%, which was significantly superior to the 77.8% of the FCN and 88.9% of the LSTM. Finally, the AI-based framework proposed in this paper can be effectively applied to various press forming processes as a method for predicting the quality of deep drawing molded products.

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Prediction method of the deep drawing quality using Siamese deep neural network algorithm trained with time-dependent load curves