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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology KSME International Journal Vol.18 No.3
발행연도
2004.3
수록면
432 - 442 (11page)

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This paper presents a neural network predictor for analysing rigidity variations of hydrostatic bearing system. The designed neural network has feedforward structure with three layers . The layers are input layer, hidden layer and output layer. Two main parameter could be considered for hydrostatic bearing system. These parameters are the size of bearing pocket and the orifice dimension. Due to importancy of these parameters, it is necessary to analyse with a suitable optimisation method such as neural network. As depicted from the results, the proposed neural predictor exactly follows experimental desired results.

목차

Abstract

1.Introduction

2.Theoretically Analyses

3.Experimental System

4.Artificial Neural Networks

5.Simulation Results

6.Conclusions

References

참고문헌 (12)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-014052691