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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2000.5
- 수록면
- 722 - 728 (7page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2000
신경회로망을 이용한 용접잔류응력 예측에 관한 연구
차용훈
,
김일수
,
김하식
외 4명
한국공작기계학회지
2000.10
학술저널
[구조강도부문] 신경회로망을 이용한 최적용접잔류응력 예측에 관한 연구
차용훈
,
김일수
,
이연신
외 2명
한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집
2000.05
학술대회자료
인공신경회로망을 이용한 최적용접조건 선정에 관한 평가
차용훈
,
김일수
,
이연신
외 2명
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2000.04
학술대회자료
인공신경회로망을 이용한 최적용접조건 선정에 관한 평가
차용훈
,
김일수
,
이연신
외 2명
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2000.04
학술대회자료
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The objective of the study is the development of the system for effective prediction of residual stresses using the backpropagation algorithm from the neural network.
The achieve of this goal, the series experiment were carried out and measured the residual stresses using the sectional method. Using the experimental results, the optional control algorithms using a neural network should be developed in order to reduce the effect of the external disturbances on during GMA welding processes.
Then the results obtained from this study showed that through comparison between the measured and calculated results, the neural network based on back propagation algorithm might be controlled weld quality. This system can not only help to understand the interaction between the process parameters and residual stress, but also, improve the quantity control for welded structures.
The achieve of this goal, the series experiment were carried out and measured the residual stresses using the sectional method. Using the experimental results, the optional control algorithms using a neural network should be developed in order to reduce the effect of the external disturbances on during GMA welding processes.
Then the results obtained from this study showed that through comparison between the measured and calculated results, the neural network based on back propagation algorithm might be controlled weld quality. This system can not only help to understand the interaction between the process parameters and residual stress, but also, improve the quantity control for welded structures.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험
3. 실험결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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2009 .11
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