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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국항공우주학회 한국항공우주학회지 韓國航空宇宙學會誌 第37卷 第5號
발행연도
2009.5
수록면
425 - 432 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.

목차

ABSTRACT
초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
후기
참고문헌

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