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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.1
- 수록면
- 337 - 348 (12page)
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A fuzzy neural network model is presented to predict residual stress for dissimilar metal welding under various welding
conditions. The fuzzy neural network model, which consists of a fuzzy inference system and a neuronal training system, is
optimized by a hybrid learning method that combines a genetic algorithm to optimize the membership function parameters
and a least squares method to solve the consequent parameters. The data of finite element analysis are divided into four data
groups, which are split according to two end-section constraints and two prediction paths. Four fuzzy neural network models
were therefore applied to the numerical data obtained from the finite element analysis for the two end-section constraints and
the two prediction paths. The fuzzy neural network models were trained with the aid of a data set prepared for training
(training data), optimized by means of an optimization data set and verified by means of a test data set that was different
(independent) from the training data and the optimization data. The accuracy of fuzzy neural network models is known to be
sufficiently accurate for use in an integrity evaluation by predicting the residual stress of dissimilar metal welding zones.
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