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인공신경망을 이용한 마찰교반용접 잔류응력 계산
Friction stir welding residual stress analysis using neural networks 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국생산기술연구원
Korea Institute of Industrial Technology
연구책임자 강성욱
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2018-01
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
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

초록

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

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제출문 ... 2
  • 요약서(초록) ... 3
  • 목차 ... 5
  • 제 1 장 서론 ... 6
  • 제 1 절 마찰교반용접 개요와 원리 ... 6
  • 제 2 절 마찰교반용접 연구동향 ... 8
  • 제 2 장 마찰교반용접 실험 ... 14
  • 제 3 장 고유변형도를 이용한 등가변형도법 ... 19
  • 제 1 절 고유변형도의 정의와 3차원 Solid-Spring 모델 ... 19
  • 제 2 절 고유변형도 값에 영향을 주는 인자들 ... 22
  • 제 3 절 열탄소성 해석을 이용한 반력에 영향을 주는 인자 도출 ... 24
  • 제 4 절 고유변형도 값 입력 위치 ... 27
  • 제 4 장 인공신경망을 이용한 반력 예측 ... 30
  • 제 1 절 반력에 영향을 주는 인자들 ... 30
  • 제 2 절 인공신경망 구조 ... 32
  • 제 3 절 인공신경망 함수 트레이닝 ... 34
  • 제 4 절 고유변형도 차트 ... 37
  • 제 5 장 해석 결과 비교 및 고찰 ... 39
  • 끝페이지 ... 44

표/그림 (33)

참고문헌 (25)

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