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심층신경망을 이용한 복합재 로터 블레이드의 진동특성 예측
Prediction of Vibration Characteristics of a Composite Rotor Blade via Deep Neural Networks 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.50 no.5, 2022년, pp.317 - 323  

유승호 (Department of Aerospace Engineering, Jeonbuk National University) ,  정인호 (Department of Aerospace Engineering, Jeonbuk National University) ,  김혜진 (Department of Aerospace Engineering, Jeonbuk National University) ,  조해성 (Future Air Mobility Research Center, Jeonbuk National University) ,  김태주 (Korea Aerospace Research Institute) ,  기영중 (Korea Aerospace Research Institute)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 c-스파 단면을 갖는 복합재 로터 블레이드에 대해 co-rotational(CR) 이론 기반 비선형 쉘 요소를 사용하는 In-house code를 통해 고유진동수를 구하고, 이를 이용하여 블레이드의 진동특성을 예측하는 심층신경망 모델을 개발하였다. 심층신경망 모델은 무작위 두께 분포를 갖는 데이터와 스팬 방향으로 두께 감소 경향성을 보이는 데이터를 통해 심층신경망 모델의 정확성을 평가하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a deep neural network(DNN) model for predicting the vibration characteristics of the composite rotor blade with c-spar cross section was developed. Herein, the present DNN model is defined by using the natural frequencies obtained through the in-house code based on the nonlinear co-ro...

주제어

참고문헌 (15)

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