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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
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연구책임자 | 강성욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-01 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
등록번호 | TRKO201800036812 |
DB 구축일자 | 2018-08-04 |
키워드 | 마찰교반용접.고유변형도법.인공신경망.잔류응력.최고도달온도.온도구배.반력.Friction stir welding.Inherent strain method.Neural networks.Residual stress.Maximum temperature.Temperature gradient.Reaction force. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800036812 |
핵심기술
인공신경망을 이용한 마찰교반용접 잔류응력 계산
개발의 목표
마찰교반용접 잔류응력 계산 시간 감소
- 기존 열탄소성 해석 대비 1/10수준으로 해석 시간을 감소
- 마찰교반용접 외에 다른 용접 방법에 대하여 주 인자를 분석하여 이를 인공신경망에 적용하여 잔류응력 해석 시간 단축
개발내용 및 결과
- 마찰교반용접 잔류응력 결과에 크게 영향을 미치는 인자들을 분석함
- 열탄소성 해석을 케이스별로 수행하고 주 인자들을 분류함
- 최종적으로 인공신경망을 구축하여 새로운
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