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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김호성 (인하대학교) 안인규 (인하대학교) 김유일 (인하대학교)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제52권 제1호
발행연도
2015.2
수록면
88 - 95 (8page)

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2016

인공 신경망을 이용한 광대역 과정의 피로 손상 모델 개발
김호성 일반 2016.01 학위논문

2015

인공 신경망을 이용한 광대역 과정의 피로 손상 모델 개발
김호성 ,  안인규 ,  김유일 대한조선학회 논문집 2015.02 학술저널

초록· 키워드

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For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.
#Spectral fatigue analysis(통계적 피로해석) #Wideband process(광대역 과정) #Probability density function(확률밀도함수) #Artificial neural network(인공 신경망) #Rainflow counting(레인플로우 집계법) #Least square(최소자승법)

목차

1. 서론
2. 응력 스펙트럼
3. 확률밀도 함수의 근사
4. 인공 신경망
5. 비교 및 검증
6. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Benasciiutti, D. / 2005 / Spectral Methods for Life Time Prediction Under Wide Band Stationary Random Processes / International Journal of Fatigue 27(8):876~877 google schola Dirlik, T. / 1985 / Application of computers in fatigue analysis google schola Jiao, G. / 1990 / Probabilistic Analysis of Fatigue due to Gaussian Load Processes / Probabilistic Engineering Mechanics 5(2):76~83 google schola 정준모 / 2012 / 광대역 정규 프로세스에 대한 주파수 영역 기반 피로해석법의 적용성에 관한 연구 II : 광대역 피로예측 모델 / 대한조선학회 논문집 49(4):359~366 dbpia Kang, B. H. / 2014 / Development of Fatigue Damage Model of Wide-band process by Artificial Neural Network google schola

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