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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국해양공학회 한국해양공학회지 한국해양공학회지 제10권 제1호
발행연도
1996.2
수록면
65 - 74 (10page)

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Up to now, the existing crack growth modelling has used a mathematical approximation but an assumed function have a great influence on this method. Especially, crack growth behavior that shows very strong nonlinearity needed complicated function which has difficulty in setting parameter of it. The main characteristics of neural network modeling to engineering field are simple calculations and absence of assumed function. In this paper, after discussing learning and generalization of neural networks, we performed crack growth modelling on the basis of above learning algorithms. J'-da/dt relation predicted by neural networks shows that test condition with unlearned data is simulated well within estimated mean error(5%).
#Fatigue crack growth modeling(피로균열성장 모델링) #Back propagation neural networks(역전파 신경회로망) #Function mapping(함수 사상) #Modified J integral(수정 J적분) #Learning(학습) #Generalization(일반화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 역전파 신경회로망의 구조 및 학습 알고리즘
3. 신경회로망을 이용한 균열성장 모델링
4. 신경회로망의 학습과 일반화능력에 대한 검토
5. 신경 회로망을 이용한 고온 저사이클 피로균열 성장 모델링
6. 결론
7. 참고문헌

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