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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이영석
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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본 연구에서 신경망 알고리즘을 이용하여 후판 압연에서 발생하는 선단부 휨을 제어할 수 있는 방안에 관하여 연구를 수행하였다. 신경망 알고리즘에 적용할 데이터베이스를 작성하기 위해 실험 및 유한요소해석을 수행하였다. 실험조건은 입측 소재두께 25mm, 35mm 압하율 22%,31% 주속차 0%, 3%, 7% 총 12번의 실험을 수행하였다. 실험에 근거하여 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석 조건은 입측 소재두께 25mm, 35mm, 45mm, 55mm, 65mm 압하율은 10%, 13%, 16%, 19%, 22%, 25%, 28%, 31% 주속차 0%, 1%, 3%, 5% 7% 총 200Case의 해석을 수행하여 데이터 베이스 작성을 하여 신경망 알고리즘에 적용하여 비교하였다.
기존 신경망 알고리즘은 입력값에 따른 출력값만을 예측한다. 하지만 우리는 신경망 알고리즘과 이분법을 결합하여 출력값을 알고있을 때 입력값을 예측할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램에서 출력한 결과값으로 검증 실험을 수행하여 프로그램의 신뢰성을 확보하였다.
향후 조업현장의 데이터를 이용하여 프로그램을 사용하면 선단부 휨을 제어할 수 있을 것이라고 판단하였다.
기존 신경망 알고리즘은 입력값에 따른 출력값만을 예측한다. 하지만 우리는 신경망 알고리즘과 이분법을 결합하여 출력값을 알고있을 때 입력값을 예측할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램에서 출력한 결과값으로 검증 실험을 수행하여 프로그램의 신뢰성을 확보하였다.
향후 조업현장의 데이터를 이용하여 프로그램을 사용하면 선단부 휨을 제어할 수 있을 것이라고 판단하였다.
목차
1. 서 론 11.1. 연구 배경 11.2. 이전 연구 내용 31.3. 연구 내용 42. 후판 압연 실험 72.1. 압연 실험 및 시편 72.2. FEB 측정 방법 123. 유한요소 해석 133.1. 유한요소해석 경계조건 133.2. 구성방정식 153.3. 해석 Case 174. 신경망 알고리즘 184.1. 신경망 알고리즘 이론 184.2. 신경망 알고리즘 구조 204.3. 신경망 알고리즘과 이분법 결합 245. 결과 및 토의 265.1. 실험결과와 비교하여 유한요소해석 모델 검증 265.1.1. 시편의 두께방향 온도 비교 265.1.2. 압하력과 FEB 비교 295.2. 신경망 알고리즘에 적용 395.3. 주속차 예측 프로그램 435.4. 프로그램 검증 실험 475.4.1. 실험 조건 475.4.2. 실험 방법 495.4.3. 실험 결과 516. 향후 계획 556.1. FEB발생조건 추가 556.2. 임의의 데이터를 신경망 알고리즘에 적용 후 비교 577. 결론 61참고문헌 63국문초록 66ABSTRACT 68
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