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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동관 (인하대학교 대학원 산업공학과) 정수일 (인하대학교 공과대학 산업공학과)
저널정보
대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 대한안전경영과학회지 제7권 제5호
발행연도
2005.1
수록면
155 - 174 (20page)

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Parametric life-cycle cost(LCC) models have been integrated with traditional design tools, and used in prior work to demonstrate the rapid solution of holistic, analytical tradeoffs between detailed design variations. During early designs stages there may be competing concepts with dramatic differences. Additionally, detailed information is scarce, and decisions must be models. for a diverse range of concepts, and the lack of detailed information make the integration make the integration of traditional LCC models impractical. This paper explores an approximate method for providing preliminary life-cycle cost. Learning algorithms trained using the known characteristics of existing products be approximated quickly during conceptual design without the overhead of defining new models. Artificial neural networks are trained to generalize on product attributes and life cycle cost date from pre-existing LCC studies. The Product attribute data to quickly obtain and LCC for a new and then an application is provided. In additions, the statistical method, called regression analysis, is suggested to predict the LCC. Tests have shown it is possible to predict the life cycle cost, and the comparison results between a learning LCC model and a regression analysis is also shown
#ANN #Artificial Neural networks) #Learning LCC #Product Design

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