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J. Jung (한국재료연구원) Y.-S. Oh (한국재료연구원) S.-J. Kim (한국재료연구원) H.W. Lee (한국재료연구원) S.-H. Kang (한국재료연구원)
저널정보
한국소성·가공학회 한국소성가공학회 학술대회 논문집 2021년도 한국소성가공학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.5
수록면
81 - 81 (1page)

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Materials design is generally carried out by solving materials related optimization problems in which one would find an optimal set of variables that minimizes manufacturing cost or maximizes materials performance. In practice, one would be subject to various engineering constraints such as whether or not a processing route is feasible or whether or not certain microstructure can be obtained with the tools available. These constraints are often very hard to properly quantify due to high dimensionality of design variables, non-physical nature of the constraint, and complexity of the constraint itself. We propose a data driven approach in modeling these complex constraints using simple machine learning classification ... 전체 초록 보기
#Constrained optimization #machine learning #support vector machine

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