금형 온도 계산은 입력한 금형 온도를 기반으로 평균적인 온도로 계산을 할 수도 있고 과도냉각방식인 transient 방식으로는 금형의 초기 시동시 온도에서부터 안정화 될때까지 온도를 계산하여 사출공정에 적용할 수 있습니다. 딥러닝에 대한 부분은 시간에 따른 금형 온도 데이터를 통해서 딥러닝 학습을 할 수 있는 환경이 구축된다면 가능하지 않을까 생각이 됩니다. 이 부분은 추가적으로 확인을 해 보도록 하겠습니다.^^
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
질문: 금형 온도를 계산하는 방법이 항상 싸이클에 기반하여 평균 또는 Transient를 계속하는건가요? 시간에 따른 금형 온도 변화를 계산하는 것외에 딥러닝을 기반으로 시뮬레이션을 하는 것도 시도가 가능할까요?