KR20230050157A - Method for generating heating line information of plate in ship by using clustering algorithm and computer-readable recording medium including the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는 군집 알고리즘에 의해 성형대상 철판과 유사한 철판의 가열선정보를 추출하여 제공하여서 숙련자의 경험칙에 의존하지 않고서도 비숙련자가 가열선 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있는, 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method for generating ship steel plate heating wire information using a clustering algorithm and a computer readable recording medium on which a computer program for executing the same is recorded, and more particularly, to a method similar to a steel plate to be formed by a clustering algorithm. A method for generating ship steel plate heating wire information using a clustering algorithm in which unskilled people can efficiently perform heating wire generation work without relying on the experienced rule of experts by extracting and providing heating wire information of steel plate and executing the method on a computer It relates to a computer-readable recording medium on which a computer program for
일반적으로, 선박 건조 중 선박 선체 재료로 사용되는 철판을 성형하는 작업인 곡가공 작업은 선체면을 이루는 곡판을 제조하기 위해 후판에 고온을 가하면서 프레스 또는 롤러로 성형시 얻어지는 잔류 변형을 이용하여 원하는 형상으로 성형가공하는 공정으로서, 철판의 길이, 크기, 무게, 두께, 재질, 입열량 등 다양한 변수에 영향을 받으며, 특히 곡가공을 위한 열을 인가할 위치를 설정해 주는 가열선을 그리는 작업은 숙련자의 경험에 의존해 왔었다.In general, the bending work, which is an operation of forming an iron plate used as a ship hull material during ship construction, applies a high temperature to a thick plate to manufacture a curved plate constituting the hull surface and uses residual strain obtained during molding with a press or roller to obtain the desired shape. As a process of molding into a shape, it is affected by various variables such as the length, size, weight, thickness, material, and heat input of the steel plate. have relied on the experience of
예컨대, 선박의 철판을 곡가공 방법에는 열간가공과 냉간가공의 두 가지 방법이 주로 사용되고 있으며, 프레스 또는 롤러 등을 이용하는 기계적 냉간가공방법은 제어의 편의성 때문에 한쪽 방향으로만 일정한 곡률을 갖는 완만하고 단순한 철판의 곡가공과 이중곡면 철판의 1차가공에서 주로 이용되고 있고, 가열에 의한 잔류 열탄소성 변형을 이용하는 열간가공방법은 마무리 작업 및 이중곡면 철판의 2차가공, 용접변형 제거 등의 작업에 주로 이용되고 있다.For example, two methods of hot working and cold working are mainly used for bending the steel plate of a ship, and the mechanical cold working method using a press or roller is gentle and simple with a constant curvature in only one direction for convenience of control. It is mainly used in curved steel plate processing and primary processing of double-curved steel plate. It is mainly used.
한편, 종래에 사용되고 있는 선상가열방법(line heating process)은 선체 철판가공에 적용될 때 판 위의 일정한 방향으로 열을 가하는데, 선상가열방법은 전적으로 수작업에 의해 수행되고, 곡가공을 수행하기 위해서는 가열 위치, 가열 속도, 냉각 위치, 냉각 속도 등 다양한 가공 정보를 기초로 이루어지는데, 이와 같은 가공 정보가 장기간 경험을 보유한 숙련자의 판단으로 결정되어 숙련자 양성에 상당한 비용과 시간이 소요되고, 숙련자 인력 감소 및 유출에 효과적으로 대응하기 어려운 문제점이 있다.On the other hand, the conventionally used line heating process applies heat in a certain direction on the plate when applied to hull steel plate processing. It is based on various processing information such as location, heating rate, cooling location, cooling rate, etc. This processing information is determined by experts with long-term experience, requiring considerable cost and time to train skilled workers. There is a problem that is difficult to effectively respond to spills.
본 발명의 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 군집 알고리즘에 의해 성형대상 철판과 유사한 철판의 가열선정보를 추출하여 제공하여서 숙련자의 경험칙에 의존하지 않고서도 비숙련자가 가열선 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있는, 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공하는 데 있다.The technical problem to be achieved by the spirit of the present invention is to extract and provide heating wire information of a steel plate similar to a steel plate to be formed by a clustering algorithm so that unskilled people can efficiently generate heating wires without relying on the experience rules of skilled workers. It is to provide a method for generating ship steel plate heating ship information using a clustering algorithm and a computer readable recording medium in which a computer program for executing the same on a computer is recorded.
전술한 목적을 달성하고자, 본 발명의 일 실시예는, 선박 철판의 형상정보에 따른 곡가공을 위한 가열선정보의 성형설계데이터를 수집하고 DB화하여 성형설계데이터 DB에 저장하는 단계; 상기 성형설계데이터의 중심점을 설정하고, 상기 성형설계데이터를 분류하여 상기 중심점에 각각 할당하여 군집을 형성하는, 군집 알고리즘을 수행하는 단계; 상기 군집 알고리즘을 통해, 성형대상 철판의 성형설계데이터로부터 상기 성형대상 철판의 가열선정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 가열선정보로부터 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계;를 포함하는, 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, one embodiment of the present invention is to collect the forming design data of the heating wire information for bending according to the shape information of the ship's steel plate, convert it into a DB, and store it in the forming design data DB; setting a center point of the molding design data, classifying the molding design data and assigning each to the center point to form clusters, performing a clustering algorithm; extracting heating line information of the steel plate to be formed from forming design data of the steel plate to be formed through the clustering algorithm; and generating and providing heating wire information for curved processing from the extracted heating wire information.
또한, 상기 군집 알고리즘은, 상기 성형대상 철판의 성형설계데이터로부터 중심점을 재설정하고, 상기 성형설계데이터를 재분류하여 상기 재설정된 중심점에 각각 재할당하여 군집을 형성하는 단계를 반복 수행할 수 있다.In addition, the clustering algorithm may repeatedly perform the steps of resetting the center point from the forming design data of the steel plate to be formed, reclassifying the forming design data, and re-allocating each to the reset center point to form a cluster.
또한, 상기 군집 알고리즘은, K개의 군집수를 설정하는 단계와, 상기 각 군집을 대표하는 K개의 중심점을 설정하는 단계와, 상기 성형설계데이터의 제1 데이터포인트를 최근접하는 상기 중심점에 해당하는 군집에 할당하는 단계와, 상기 성형대상 철판의 성형설계데이터의 제2 데이터포인트와 최근접하는 중심점에 해당하는 군집에 상기 성형대상 철판의 성형설계데이터를 할당하는 단계와, 상기 제2 데이터포인트가 할당된 군집의 중심점을 재설정하는 단계로 이루어지는, K-평균 클러스터링일 수 있다.In addition, the clustering algorithm includes the step of setting K number of clusters, the step of setting K center points representing each of the clusters, and the cluster corresponding to the center point closest to the first data point of the molding design data. Allocating the forming design data of the steel plate to be formed to a cluster corresponding to the center point closest to the second data point of the forming design data of the steel plate to be formed; It may be K-means clustering, which consists of resetting the center point of the cluster.
또한, 상기 군집 알고리즘은, 상기 성형설계데이터 중 특정 중심점으로부터의 거리와, 상기 거리에 상응하는 반경내에 있는 데이터포인트의 수를 설정하는 단계와, 상기 거리와 상기 데이터포인트의 수에 의해, 상기 성형설계데이터를 이웃 포인트와 경계 포인트와 중심 포인트와 잡음 포인트로 분류하여 군집으로 할당하는 단계와, 동일 반경내에 복수의 상기 중심 포인트가 포함되면 단일 군집으로 그룹핑하여 군집의 확산을 반복하면서 최적의 군집수를 도출하는 단계로 이루어지는, 밀도기반 클러스터링일 수 있다.In addition, the clustering algorithm may include setting a distance from a specific center point of the molding design data and the number of data points within a radius corresponding to the distance, and by the distance and the number of data points, the molding The step of classifying the design data into neighboring points, boundary points, center points, and noise points and allocating them to clusters, and if a plurality of the center points are included within the same radius, grouping them into a single cluster and repeating the spread of the clusters to determine the optimum number of clusters. It may be density-based clustering, consisting of the step of deriving .
또한, 상기 선박 철판의 형상정보는 철판의 길이, 크기, 무게, 두께, 재질, 기하학적 모양 및 입열량 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.In addition, the shape information of the iron plate of the ship may include any one or more of the length, size, weight, thickness, material, geometric shape, and heat input of the iron plate.
또한, 상기 가열선정보는 열원의 종류와 열원의 온도와 열원의 속도의 가열조건, 가열위치, 가열선 수, 가공방향, 곡률분포, 가열점에서의 굽힘 변형률과 면내 변형률, 상기 선박 철판의 기하학적 모양, 및 곡가공 방법 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.In addition, the heating line information includes the type of heat source, the temperature of the heat source, the heating conditions of the heat source speed, the heating position, the number of heating lines, the processing direction, the curvature distribution, the bending strain and in-plane strain at the heating point, and the geometrical shape of the steel plate of the ship. , And may include any one or more of the bending method.
또한, 상기 곡가공 방법은, 철판의 곡률변화률에 따라, 프레스를 이용한 냉간가공, 냉간가공 후 선상가열법에 의한 열가공 및 선상가열법에 의한 열가공 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.In addition, the bending method may include at least one of cold working using a press, thermal processing by a linear heating method after cold working, and thermal processing by a linear heating method, depending on the rate of change in curvature of the steel plate.
또한, 상기 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계 이후, 상기 가열선정보에 상응하는 가공 제어 정보를 생성하고, 상기 생성된 가공 제어 정보를 열가공 자동화 NC 시스템에 전송하여 곡가공을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, after the step of generating and providing heating line information for curved processing, processing control information corresponding to the heating line information is generated, and the generated processing control information is transmitted to an automated thermal processing NC system to perform curved processing. It may further include steps to perform.
또한, 상기 성형대상 철판의 가열선정보를 추출하는 단계는, 상기 성형설계데이터 DB로부터 복수의 성형설계데이터를 추출하고 추천할 수 있다.In addition, in the step of extracting the heating line information of the steel plate to be formed, a plurality of forming design data may be extracted and recommended from the forming design data DB.
또한, 상기 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계는, 상기 복수의 성형설계데이터로부터 특정 가열선정보를 임의로 선택하여 제공하거나, 또는 곡가공전 상기 성형설계데이터의 설계정보와 곡가공후 곡가공된 상기 선박 철판의 실제 계측정보를 비교하여 오차가 최소가 되는 최종 가열선정보를 선택하여 제공할 수 있다.In addition, in the generating and providing heating line information for the bending process, the specific heating line information is arbitrarily selected and provided from the plurality of molding design data, or the design information of the molding design data and the bending process before bending are performed. It is possible to select and provide final heating wire information with a minimum error by comparing actual measurement information of the post-curved steel plate of the ship.
또한, 상기 성형설계데이터 DB에, 곡가공전 상기 성형설계데이터의 설계정보와 곡가공후 곡가공된 상기 선박 철판의 실제 계측정보를 저장되고, 상기 군집 알고리즘에 의해 복수의 상기 가열선정보를 추출한 뒤, 상기 곡가공전 상기 성형설계데이터의 설계정보와 상기 곡가공후 곡가공된 상기 선박 철판의 실제 계측정보를 비교분석하여 오차가 최소가 되는 상기 최종 가열선정보를 선택하여 제공할 수 있다.In addition, in the molding design data DB, design information of the molding design data before bending and actual measurement information of the ship steel plate curved after bending are stored, and a plurality of the heating wire information is extracted by the clustering algorithm Subsequently, the design information of the molding design data before the bending process and the actual measurement information of the ship steel plate bent after the bending process are compared and analyzed to select and provide the final heating line information with the minimum error.
또한, 상기 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계 이후, 제공된 상기 곡가공을 위한 가열선정보를 상기 성형설계데이터 DB에 반영하여 업데이트하는, 재할당 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, after generating and providing the heating line information for the curved processing, a reallocation step of updating the provided heating line information for the curved processing by reflecting it in the molding design data DB may be further included.
한편, 본 발명의 다른 실시예는, 앞서 기재된 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.On the other hand, another embodiment of the present invention provides a computer-readable recording medium on which a computer program for executing the method of generating ship iron plate heating ship information using the above-described clustering algorithm in a computer is recorded.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예는, 앞서 기재된 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법을 통해 제조된 선박 철판을 제공한다.In addition, another embodiment of the present invention provides a ship steel plate manufactured through the method for generating ship steel plate heating ship information using the clustering algorithm described above.
본 발명에 의하면, 군집 알고리즘에 의해 성형대상 철판과 유사한 철판의 가열선정보를 추출하여 제공하여서 숙련자의 경험칙에 의존하지 않고서도 비숙련자가 가열선 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있고, 곡가공하고자 하는 철판에 대한 가열선정보 생성 및 곡가공을 일괄적으로 수행하여 곡가공 작업을 자동화하도록 할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, by extracting and providing heating line information of an iron plate similar to an iron plate to be formed by a clustering algorithm, an unskilled person can efficiently generate a heating line without relying on the experience of a skilled person, and for bending There is an effect of automating the bending work by performing the heating line information generation and bending processing for the iron plate to be done in batches.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법의 순서도를 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법의 군집 알고리즘에 의한 분류 추천 및 가열선정보 추출을 도식화한 것이다.
도 3은 도 2의 군집 분류를 예시한 것이다.
도 4는 도 1의 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법의 K-평균 클러스터링 및 밀도기간 클러스터링을 각각 예시한 것이다.
도 5는 도 1의 집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법의 가열선을 예시한 것이다.1 is a schematic flowchart of a method for generating ship steel plate heated ship information using a clustering algorithm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic diagram of classification recommendation and extraction of heating wire information by the clustering algorithm of the method for generating ship steel plate heating wire information using the clustering algorithm of FIG. 1. Referring to FIG.
FIG. 3 illustrates the cluster classification of FIG. 2 .
FIG. 4 illustrates K-means clustering and density period clustering of the ship steel plate heating ship information generation method using the clustering algorithm of FIG. 1, respectively.
FIG. 5 illustrates a heating wire of a method for generating ship iron plate heating wire information using the house algorithm of FIG. 1 .
이하, 첨부된 도면을 참조로 전술한 특징을 갖는 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention having the above-described characteristics will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 실시예에 의한 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법은, 선박 철판의 형상정보에 따른 곡가공을 위한 가열선정보의 성형설계데이터를 수집하고 DB화하여 성형설계데이터 DB에 저장하는 단계(S110), 성형설계데이터의 중심점을 설정하고, 성형설계데이터를 중심점에 각각 할당하고 분류하여 군집을 형성하는, 군집 알고리즘을 수행하는 단계(S120), 군집 알고리즘을 통해, 성형대상 철판의 성형설계데이터로부터 성형대상 철판의 가열선정보를 추출하는 단계(S130), 및 추출된 가열선정보로부터 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계(S140)를 포함하여, 군집 알고리즘에 의해 성형대상 철판과 유사한 철판의 가열선정보를 추출하여 제공하는 것을 요지로 한다.The method for generating ship steel plate heating wire information using a clustering algorithm according to an embodiment of the present invention collects molding design data of heating wire information for curved processing according to the shape information of a ship steel plate, converts it into a DB, and converts it into a molding design data DB. Storing (S110), setting the center point of the molding design data, assigning and classifying the molding design data to each center point, and performing a clustering algorithm to form a cluster (S120), through the clustering algorithm, the steel plate to be formed Including the step of extracting the heating line information of the steel plate to be formed from the forming design data of (S130), and the step of generating and providing heating line information for curved processing from the extracted heating line information (S140), the clustering algorithm The main point is to extract and provide heating line information of an iron plate similar to that of an iron plate to be formed.
이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여, 전술한 구성의 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법을 구체적으로 상술하면 다음과 같다.Hereinafter, with reference to FIGS. 1 to 5, a method of generating ship iron plate heating ship information using the clustering algorithm of the above configuration will be described in detail.
우선, 성형설계데이터 저장 단계(S110)에서는, 과거 곡가공(roll forming process) 작업한 선박 철판, 특히 절단된 강재의 형상정보에 따른 곡가공을 위한 가열선정보의 성형설계데이터를 수집하고, 데이터베이스화하여 성형설계데이터 DB에 저장한다.First, in the forming design data storage step (S110), the forming design data of the heating wire information for the rolling process according to the shape information of the ship steel plate, especially the cut steel material, which has been worked on in the past roll forming process is collected, and the database and save it in the molding design data DB.
한편, 철판의 형상정보는, 철판의 길이(short, medium, long, medium long, very long), 크기, 무게, 두께, 재질, 기하학적 모양(평면형과 원통형과 곡판형의 철판 형상) 및 입열량(heat input)을 포함할 수 있고(도 3 참조), 가열선정보는 열원의 종류(LPG, 고주파유도가열, 레이저 등)와 열원의 온도와 열원의 (평균)속도의 가열조건, 가열위치, 가열선 수, 가공방향, 곡률분포, 가열점에서의 굽힘 변형률(bending strain)과 면내 변형률(in-plane strain), 철판의 기하학적 모양, 및 곡가공 방법을 포함할 수 있다.On the other hand, the shape information of the iron plate is the length of the iron plate (short, medium, long, medium long, very long), size, weight, thickness, material, geometric shape (flat, cylindrical, and curved steel plate shape) and heat input ( heat input) (see FIG. 3), and the heating line information is the type of heat source (LPG, high frequency induction heating, laser, etc.), the temperature of the heat source, the heating condition of the (average) speed of the heat source, the heating position, and the heating wire It can include the number, processing direction, curvature distribution, bending strain and in-plane strain at the heating point, the geometry of the steel plate, and the bending method.
예컨대, 도 5를 참고하면, 특히 가열선은 철판의 기하학적 모양에 영향을 받는데, 철판은 플래너(planar), 새들 밸리(saddle valley), 피크(peak), 밸리(valley), 릿지(ridge), 컵(cupped), 새들 릿지(saddle ridge), 미니멀(minima) 등 다양한 곡률표면을 갖는 표면으로 곡가공될 수 있다.For example, referring to FIG. 5, in particular, the heating wire is affected by the geometric shape of the iron plate, and the iron plate has planar, saddle valley, peak, valley, ridge, It can be curved into a surface having various curvature surfaces such as cupped, saddle ridge, and minima.
여기서, 곡가공 방법은, 철판의 곡률변화률에 따라, 프레스만을 이용한 냉간가공(cold working)과, 냉간가공 후 선상가열법(line heating)에 의한 열가공과, 선상가열법만에 의한 열가공을 포함할 수 있다.Here, the curved processing method is cold working using only a press, thermal processing by line heating after cold working, and thermal processing only by line heating according to the rate of change in curvature of the steel plate. can include
다음, 군집 알고리즘 수행 단계(S120)는 과거 곡가공 작업한 철판들을 유사한 철판들로 군집을 형성하는 단계로서, 형상정보에 따른 철판별 성형설계데이터를 데이터포인트로 지정하고, 데이터포인트들의 중심점을 설정하고, 성형설계데이터를 분류하여 설정된 중심점에 각각 할당하여, 유사한 형상정보를 갖는 철판들로 그룹핑하여 군집을 형성한다.Next, the clustering algorithm execution step (S120) is a step of forming a cluster of steel plates similar to the steel plates processed in the past. Then, the molding design data is classified, assigned to the set center point, and grouped with steel plates having similar shape information to form a cluster.
예컨대, 군집 알고리즘으로는, K개의 군집수 및 K개의 중심점을 미리 설정하고 중심점을 각 군집 내부의 데이터포인트 좌표의 평균으로 설정하여 원 모양의 군집을 형성하는 K-평균 클러스터링(K-mean clustering), 또는 K개의 군집수 및 K개의 중심점의 미리 설정하지 않고 군집을 그룹핑하여 원 모양 이외에 불특정한 모양의 군집을 형성하는 밀도기반 클러스터링(density-base clustering)이 적용될 수 있다.For example, as a clustering algorithm, K-mean clustering in which the number of K clusters and K center points are set in advance and the center point is set as the average of coordinates of data points inside each cluster to form circular clusters , or density-base clustering that forms clusters of unspecified shapes other than circular shapes by grouping clusters without presetting the number of K clusters and K central points.
구체적으로, 도 4의 (a)를 참고하면, K-평균 클러스터링은, K개의 군집수를 설정하는 단계(S121)와, 각 군집을 대표하는 K개의 중심점을 설정하는 단계(S122)와, 과거 곡가공된 철판의 성형설계데이터의 제1 데이터포인트를 최근접하는 중심점에 해당하는 군집에 할당하는 단계(S123)와, 곡가공하고자 하는 성형대상 철판의 성형설계데이터의 제2 데이터포인트와 최근접하는 중심점에 해당하는 군집에 성형대상 철판의 성형설계데이터를 할당하는 단계(S124)와, 제2 데이터포인트가 할당된 군집의 중심점을 재설정하는 단계(S125)로 이루어져서, 중심점과의 거리에 따라 성형설계데이터를 할당하여 원 모양의 군집을 형성할 수 있다.Specifically, referring to (a) of FIG. 4, K-means clustering includes the steps of setting K number of clusters (S121), setting K center points representing each cluster (S122), Allocating the first data point of the forming design data of the curved steel plate to a cluster corresponding to the closest central point (S123), and the closest central point to the second data point of the forming design data of the target iron plate to be curved. It consists of assigning the forming design data of the steel plate to be formed to the cluster corresponding to (S124) and resetting the center point of the cluster to which the second data point is allocated (S125), and forming design data according to the distance from the center point. can be assigned to form a circular cluster.
여기서, K개의 중심점을 설정하는 단계에서는, 임의로 초기 중심점을 설정하거나(random), 수동으로 초기 중심점을 설정하거나(manually), 제1중심점을 지정하고 제1중심점으로부터 최외곽에 있는 데이터포인트를 제2중심점으로 지정하고 제1중심점과 제2중심점으로부터 최외곽에 있는 데이터포인트를 제3중심점으로 지정하는 과정을 K번 반복하여 초기 중심점을 설정할 수 있다(K-평균++ 방법).Here, in the step of setting K center points, the initial center point is set randomly (random), the initial center point is set manually (manually), or the first center point is designated and the outermost data point is removed from the first center point. The initial center point can be set by repeating the process of designating the 2 center points and designating the outermost data point from the first center point and the second center point as the third center point K times (K-means ++ method).
또는, 도 4의 (b)를 참고하면, 밀도기반 클러스터링은, 과거 곡가공된 철판의 성형설계데이터 중 특정 중심점으로부터의 거리(ε;epsilon)와, 거리에 상응하는 반경내에 있는 데이터포인트의 수(MinPts)를 설정하는 단계(S126)와, 거리와 데이터포인트의 수에 의해, 성형설계데이터를 이웃 포인트(eps-neighbors)와 경계 포인트(border point)와 중심 포인트(core point)와 잡음 포인트(noise point)로 분류하여 군집으로 할당하는 단계(S127)와, 동일 반경내에 복수의 중심 포인트가 포함되면 단일 군집으로 그룹핑하여 군집의 확산을 반복하면서 최적의 군집수를 도출하는 단계(S128)로 이루어져서, 밀집된 데이터포인트에 대해 군집을 할당하고 군집을 확산시켜 원 모양을 포함한 불특정한 기하학적 모양의 군집을 형성할 수도 있다.Alternatively, referring to (b) of FIG. 4, density-based clustering is based on the distance (ε; epsilon) from a specific center point among the forming design data of past curved steel plates, and the number of data points within a radius corresponding to the distance. By setting (MinPts) (S126) and the distance and the number of data points, molding design data is defined as neighbor points (eps-neighbors), border points, core points, and noise points ( noise point) and assigning them to clusters (S127), and grouping into a single cluster if a plurality of center points are included within the same radius, and deriving the optimal number of clusters while repeating cluster diffusion (S128). , it is also possible to form clusters of unspecified geometric shapes including circular shapes by assigning clusters to dense data points and spreading the clusters.
다음, 가열선정보 추출 단계(S130)에서는, 도 2에 예시된 바와 같이, 군집 알고리즘을 통해 분류되어 할당된 군집 중 성형대상 철판의 형상정보와 유사한 형상정보가 포함된 군집의 성형설계데이터가 저장된 성형설계데이터 DB로부터 성형대상 철판의 가열선정보를 추출하여, 곡가공하고자 하는 성형대상 철판과 유사한 철판의 성형설계데이터로부터 가열선정보를 추출한다.Next, in the heating line information extraction step (S130), as illustrated in FIG. 2, among the clusters classified and assigned through the clustering algorithm, molding design data of a cluster including shape information similar to that of the steel plate to be formed is stored. The heating line information of the steel plate to be formed is extracted from the forming design data DB, and the heating line information is extracted from the forming design data of the steel plate similar to the target iron plate to be curved.
한편, 성형설계데이터 DB로부터 복수의 성형설계데이터를 추천하고 이에 해당하는 각 가열선정보를 추출할 수 있다.On the other hand, it is possible to recommend a plurality of molding design data from the molding design data DB and extract respective heating line information corresponding to them.
다음, 가열선정보 제공 단계(S140)에서는, 앞서 성형설계데이터 DB로부터 추출된 가열선정보로부터 곡가공하고자 하는 성형대상 철판의 가열선정보를 생성하여 제공한다.Next, in the heating line information providing step (S140), heating line information of an iron plate to be formed to be curved is generated from the heating line information extracted from the molding design data DB and provided.
여기서, 앞서 복수로 추출된 가열선정보로부터 특정 가열선정보를 임의로 선택하여 제공하거나, 곡가공전 성형설계데이터의 설계정보와 곡가공후 곡가공된 철판의 실제 계측정보를 비교하여 오차가 최소가 되는 가열선정보를 제공할 수도 있다. 예컨대, 성형설계데이터 DB에 곡가공전 성형설계데이터의 설계정보와 곡가공후 곡가공된 철판의 실제 계측정보를 저장하고, 군집 알고리즘에 의해 복수의 가열선정보를 추출하면 설계정보와 계측정보를 비교분석하여 오차가 최소인 가열선정보를 최우선순위로 선정하여 제공할 수 있다.Here, the error is minimized by randomly selecting and providing specific heating wire information from the previously extracted plurality of heating wire information, or by comparing the design information of the forming design data before bending with the actual measurement information of the steel plate after bending. It is also possible to provide heating wire information. For example, if the design information of the forming design data before bending and the actual measurement information of the iron plate bent after bending are stored in the forming design data DB, and a plurality of heating line information is extracted by a clustering algorithm, the design information and the measurement information are obtained. After comparative analysis, the heating wire information with the minimum error can be selected and provided as the highest priority.
한편, 재할당 단계(S150)에서는, 군집 알고리즘을 통해, 기존 군집의 성형설계데이터애 새로 입력된 성형대상 철판의 성형설계데이터를 성형설계데이터 DB에 저장한 후, 저장된 성형설계데이터로부터 중심점을 재설정하고, 전체 성형설계데이터를 재분류하여 재설정된 중심점에 각각 재할당하여, 각 군집의 할당이 변경되지 않을 때까지 군집을 형성하는 과정을 반복 수행하여 성형설계데이터를 지속적으로 업데이트할 수 있다.On the other hand, in the reassignment step (S150), the forming design data of the steel plate to be formed, which is newly input from the forming design data of the existing cluster, is stored in the forming design data DB through the clustering algorithm, and then the center point is reset from the stored forming design data. The molding design data can be continuously updated by reclassifying the entire molding design data, reassigning each to the reset center point, and repeating the process of forming clusters until the assignment of each cluster does not change.
다음, 곡가공 수행 단계(S160)에서는, 앞서 생성된 가열선정보에 상응하는 철판 곡가공에 해당하는 가공 제어 정보를 생성하고, 곡가공을 위한 열원의 종류와 열원의 온도와 열원의 (평균)속도의 가열조건, 가열위치, 가열선 수, 가공방향, 곡률분포 등의 가공 제어 정보를 열가공 자동화 NC 시스템에 전송하여 곡가공을 수행하도록 하여서, 곡가공하고자 하는 철판에 대한 가열선정보 생성 및 곡가공을 일괄적으로 수행하여 기술인력에 의하지 않고 곡가공 작업을 자동화하도록 할 수도 있다.Next, in the bending processing step (S160), processing control information corresponding to the iron plate bending processing corresponding to the previously generated heating line information is generated, and the type of heat source for bending processing, the temperature of the heat source, and (average) of the heat source are generated. Processing control information such as heating speed, heating position, number of heating lines, processing direction, and curvature distribution is transmitted to the automatic thermal processing NC system to perform curved processing, thereby generating heating line information for the steel plate to be curved and It is also possible to automate the grain processing operation without relying on technical personnel by performing the grain processing in batches.
한편, 본 발명의 다른 실시예는, 앞서 기재된 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.On the other hand, another embodiment of the present invention provides a computer-readable recording medium on which a computer program for executing the method of generating ship iron plate heating ship information using the above-described clustering algorithm in a computer is recorded.
따라서, 전술한 바와 같은 군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법의 구성에 의해서, 군집 알고리즘에 의해 성형대상 철판과 유사한 철판의 가열선정보를 추출하여 제공하여서 숙련자의 경험칙에 의존하지 않고서도 비숙련자가 가열선 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있고, 곡가공하고자 하는 철판에 대한 가열선정보 생성 및 곡가공을 일괄적으로 수행하여 곡가공 작업을 자동화하도록 할 수 있다.Therefore, by the configuration of the ship steel plate heating line information generation method using the clustering algorithm as described above, the heating line information of the steel plate similar to the steel plate to be formed is extracted and provided by the clustering algorithm, so that even without relying on the experience of experts An unskilled person can efficiently perform the heating wire generation operation, and the heating wire information generation and bending processing for the iron plate to be curved can be performed collectively to automate the bending operation.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.The embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only one of the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical spirit of the present invention, so various equivalents that can replace them at the time of this application. It should be understood that there may be waters and variations.
S110 : 성형설계데이터 저장 단계
S120 : 군집 알고리즘 수행 단계
S121 : 군집수 설정 단계
S122 : 중심점 설정 단계
S123 : 제1 데이터포인트 군집 할당 단계
S124 : 제2 데이터포인트 군집 할당 단계
S125 : 중심점 재설정 단계
S126 : 거리 및 수 설정 단계
S127 : 군집 할당 단계
S128 : 최적 군집수 도출 단계
S130 : 가열선정보 추출 단계
S140 : 가열선정보 제공 단계
S150 : 재할당 단계
S160 : 곡가공 수행 단계S110: Molding design data storage step S120: Clustering algorithm execution step
S121: Cluster number setting step S122: Center point setting step
S123: first data point cluster allocation step
S124: second data point cluster allocation step
S125: center point resetting step S126: distance and number setting step
S127: Cluster Assignment Step S128: Optimal Cluster Derivation Step
S130: Heating line information extraction step S140: Heating line information providing step
S150: Reallocation step S160: Grain processing step
Claims (14)
상기 성형설계데이터의 중심점을 설정하고, 상기 성형설계데이터를 분류하여 상기 중심점에 각각 할당하여 군집을 형성하는, 군집 알고리즘을 수행하는 단계;
상기 군집 알고리즘을 통해, 성형대상 철판의 성형설계데이터로부터 상기 성형대상 철판의 가열선정보를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 가열선정보로부터 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계;를 포함하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.Collecting molding design data of heating wire information for curved processing according to shape information of a ship's steel plate, converting it into a DB, and storing it in a molding design data DB;
setting a center point of the molding design data, classifying the molding design data and assigning each to the center point to form clusters, performing a clustering algorithm;
extracting heating line information of the steel plate to be formed from forming design data of the steel plate to be formed through the clustering algorithm; and
Generating and providing heating line information for curved processing from the extracted heating line information;
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 군집 알고리즘은,
상기 성형대상 철판의 성형설계데이터로부터 중심점을 재설정하고, 상기 성형설계데이터를 재분류하여 상기 재설정된 중심점에 각각 재할당하여 군집을 형성하는 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 1,
The clustering algorithm,
Characterized in that the step of resetting the center point from the forming design data of the steel plate to be formed, reclassifying the forming design data and reallocating each to the reset center point to form a cluster is repeated.
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 군집 알고리즘은,
K개의 군집수를 설정하는 단계와,
상기 각 군집을 대표하는 K개의 중심점을 설정하는 단계와,
상기 성형설계데이터의 제1 데이터포인트를 최근접하는 상기 중심점에 해당하는 군집에 할당하는 단계와,
상기 성형대상 철판의 성형설계데이터의 제2 데이터포인트와 최근접하는 중심점에 해당하는 군집에 상기 성형대상 철판의 성형설계데이터를 할당하는 단계와,
상기 제2 데이터포인트가 할당된 군집의 중심점을 재설정하는 단계로 이루어지는, K-평균 클러스터링인 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 2,
The clustering algorithm,
Setting the number of K clusters;
Setting K center points representing each of the clusters;
Allocating a first data point of the molding design data to a cluster corresponding to the closest center point;
Allocating the forming design data of the steel sheet to be formed to a cluster corresponding to a center point closest to a second data point of the forming design data of the steel sheet to be formed;
Characterized in that K-means clustering, consisting of resetting the center point of the cluster to which the second data point is assigned,
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 군집 알고리즘은,
상기 성형설계데이터 중 특정 중심점으로부터의 거리와, 상기 거리에 상응하는 반경내에 있는 데이터포인트의 수를 설정하는 단계와,
상기 거리와 상기 데이터포인트의 수에 의해, 상기 성형설계데이터를 이웃 포인트와 경계 포인트와 중심 포인트와 잡음 포인트로 분류하여 군집으로 할당하는 단계와,
동일 반경내에 복수의 상기 중심 포인트가 포함되면 단일 군집으로 그룹핑하여 군집의 확산을 반복하면서 최적의 군집수를 도출하는 단계로 이루어지는, 밀도기반 클러스터링인 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 1,
The clustering algorithm,
Setting a distance from a specific center point among the molding design data and the number of data points within a radius corresponding to the distance;
Classifying the molding design data into neighboring points, boundary points, center points, and noise points according to the distance and the number of data points and assigning them to clusters;
If a plurality of the center points are included within the same radius, it is characterized by density-based clustering, which consists of grouping into a single cluster and deriving an optimal number of clusters while repeating cluster diffusion.
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 선박 철판의 형상정보는 철판의 길이, 크기, 무게, 두께, 재질, 기하학적 모양 및 입열량 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 1,
Characterized in that the shape information of the ship's steel plate includes any one or more of the length, size, weight, thickness, material, geometric shape, and heat input of the steel plate,
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 가열선정보는 열원의 종류와 열원의 온도와 열원의 속도의 가열조건, 가열위치, 가열선 수, 가공방향, 곡률분포, 가열점에서의 굽힘 변형률과 면내 변형률, 상기 선박 철판의 기하학적 모양, 및 곡가공 방법 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 1,
The heating line information includes the type of heat source, the temperature of the heat source, the heating condition of the speed of the heat source, the heating position, the number of heating lines, the processing direction, the curvature distribution, the bending strain and in-plane strain at the heating point, the geometrical shape of the steel plate of the ship, and Characterized in that it includes any one or more of the grain processing methods,
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 곡가공 방법은, 철판의 곡률변화률에 따라, 프레스를 이용한 냉간가공, 냉간가공 후 선상가열법에 의한 열가공 및 선상가열법에 의한 열가공 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 6,
The curvature processing method includes at least one of cold working using a press, thermal processing by a linear heating method after cold working, and thermal processing by a linear heating method, depending on the rate of change in curvature of the steel plate.
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계 이후,
상기 가열선정보에 상응하는 가공 제어 정보를 생성하고, 상기 생성된 가공 제어 정보를 열가공 자동화 NC 시스템에 전송하여 곡가공을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 7,
After generating and providing heating line information for the curved processing,
Generating processing control information corresponding to the heating wire information, and transmitting the generated processing control information to a thermal processing automation NC system to perform curved processing. Characterized in that,
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 성형대상 철판의 가열선정보를 추출하는 단계는,
상기 성형설계데이터 DB로부터 복수의 성형설계데이터를 추출하고 추천하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 1,
In the step of extracting the heating line information of the iron plate to be formed,
Characterized in that a plurality of molding design data is extracted and recommended from the molding design data DB,
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계는,
상기 복수의 성형설계데이터로부터 특정 가열선정보를 임의로 선택하여 제공하거나, 또는
곡가공전 상기 성형설계데이터의 설계정보와 곡가공후 곡가공된 상기 선박 철판의 실제 계측정보를 비교하여 오차가 최소가 되는 최종 가열선정보를 선택하여 제공하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 9,
The step of generating and providing heating line information for the curved processing,
Randomly selecting and providing specific heating line information from the plurality of molding design data, or
Characterized in that, by comparing the design information of the molding design data before bending with the actual measurement information of the ship steel plate curved after bending, the final heating wire information with the minimum error is selected and provided.
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 성형설계데이터 DB에, 곡가공전 상기 성형설계데이터의 설계정보와 곡가공후 곡가공된 상기 선박 철판의 실제 계측정보를 저장되고,
상기 군집 알고리즘에 의해 복수의 상기 가열선정보를 추출한 뒤, 상기 곡가공전 상기 성형설계데이터의 설계정보와 상기 곡가공후 곡가공된 상기 선박 철판의 실제 계측정보를 비교분석하여 오차가 최소가 되는 상기 최종 가열선정보를 선택하여 제공하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 10,
In the molding design data DB, design information of the molding design data before bending and actual measurement information of the ship steel plate curved after bending are stored,
After extracting a plurality of the heating wire information by the clustering algorithm, the error is minimized by comparing and analyzing the design information of the molding design data before the bending and the actual measurement information of the ship steel plate curved after the bending Characterized in that the final heating wire information is selected and provided,
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
상기 곡가공을 위한 가열선정보를 생성하여 제공하는 단계 이후,
제공된 상기 곡가공을 위한 가열선정보를 상기 성형설계데이터 DB에 반영하여 업데이트하는, 재할당 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
군집 알고리즘을 활용한 선박 철판 가열선정보 생성 방법.According to claim 1,
After generating and providing heating line information for the curved processing,
Characterized in that it further comprises a reallocation step of updating by reflecting the provided heating line information for the curved processing in the molding design data DB.
A method for generating ship steel plate heated ship information using clustering algorithm.
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|---|---|---|---|
| KR1020210133497A KR20230050157A (en) | 2021-10-07 | 2021-10-07 | Method for generating heating line information of plate in ship by using clustering algorithm and computer-readable recording medium including the same |
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100244582B1 (en) | 1998-03-05 | 2000-03-02 | 신종계 | Method and apparatus for surface processing of the outer plate of a ship body |
| KR101462861B1 (en) | 2012-09-03 | 2014-11-18 | 서울대학교산학협력단 | System and Method for outputting hot working of curved board |
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2021
- 2021-10-07 KR KR1020210133497A patent/KR20230050157A/en unknown
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