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저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제11권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
1 - 8 (8page)

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본 연구는 신경망 알고리즘 및 반응표면법을 이용하여 부품의 최적화 설계 치수를 예측하고, 예측된 데이터의 신뢰성을 상호 검증하는 하는 데 있다. 부하가 변할 때, 부품의 치수를 변화시켜 가며 응력 및 변형량의 변화를 해석 데이터로 수집하여 반응표면법 및 신경망학습에 이용하였다. 이를 위해 임의의 조건에서 반응표면법으로 최적화 설계를 수행하고, 동일한 조건에서 신경망 알고리즘의 예측결과와 비교하였다. 그 결과 최대 3.0%의 치수 오차를 보이는 것으로 나타났다. 또한 검증을 위해 반대로 동일한 하중 및 치수 조건에서 유한요소해석을 통해 응력 및 처짐량을 구해 반응표면법 및 신경망학습의 결과를 비교하였으며, 이때 4.2%의 오차를 보였다. 이는 부품의 사양 변경 시 최적화 설계를 위해 반응표면법 및 신경망을 이용할 수 있으며 신뢰성이 있음을 알 수 있었다. 특히 신경망 학습을 통해 보다 효과적으로 최적화 설계가 가능함을 확인할 수 있었다.
#response surface methodology #RSM) #neural network #finite element method #FEM)

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J.S. Siddal / 1983 / Probabilistic Engineering Design / Marcel Dekker Inc. : 1 ~ 2 google schola Jasbir S. Arora / 1994 / Introduction To Optimum Design / Mcgraw-Hill International Editions : 384 ~ 387 google schola R. H. Myers / 1995 / Response Surface Methodology : Process and Product Optimization Using Designed Experiment / Jon Wiley & son : 16 ~ 21 google schola S.S. Rao / 1992 / Reliability-Based Design / McGraw Hill Inc. : 1 ~ 4 google schola

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