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자료유형
학술저널
저자정보
이동우 (동아대학교) 조석수 (강원대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.28 No.7
발행연도
2011.7
수록면
814 - 820 (7page)

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Abstract It takes long time in numerical simulation because structural design for tire requires the nonlinear material property. Neural networks has been widely studied to engineering design to reduce numerical computation time. The numbers of hidden layer, hidden layer neuron and training data have been considered as the structural design variables of neural networks. In application of neural networks to optimize design, there are a few studies about arrangement method of input layer neurons. To investigate the effect of input layer neuron arrangement on neural networks, the variables of tire contour design and tension in bead area were assigned to inputs and output for neural networks respectively. Design variables arrangement in input layer were determined by main effect analysis. The number of hidden layer, the number of hidden layer neuron and the number of training data and so on have been considered as the structural design variables of neural networks. In application to optimization design problem of neural networks, there are few studies about arrangement method of input layer neurons. To investigate the effect of arrangement of input neurons on neural network learning tire contour design parameters and tension in bead area were assigned to neural input and output respectively. Design variables arrangement in input layer was determined by main effect analysis.
#Neural Networks (신경회로망) #Latin-hyper Cube (라틴 하이퍼 큐브) #Main Effects Analysis (주효과 분석) #Learning (학습)

목차

1. 서론
2. 신경회로망의 입력층 설계에 관한 연구
3. 결론
참고문헌

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
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