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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 1,035 - 1,040 (6page)
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The method of finite spheres is a reliable and novel structural analysis scheme, which is easy to use because of absence of mesh unlike the finite element method. However, it requires more computational cost than the finite element method. In this regard, study on Gaussian quadrature specialized in the method of finite spheres has been conducted, but it cannot provide a fundamental solution. Therefore, we propose an algorithm for optimizing the weights of Gaussian quadrature using supervised learning, which results in improving Gaussian quadrature for the method of finite spheres. Then, we apply the optimal weights to the real problems. There are two problems consisting of static and dynamic problems. The performance of the improved Gaussian quadrature is evaluated using the solution accuracy, the stiffness matrix accuracy and relative solution time. As a result, the number of integration points used in Gaussian quadrature can be reduced and the computational cost is dramatically reduced.
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