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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology KSME International Journal Vol.18 No.8
발행연도
2004.8
수록면
1,327 - 1,337 (11page)

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An efficient multi-objective optimization method is presented making use of neural network and a systematic satisficing trade-off method (STOM), in order to simultaneously improve both maneuverability and durability of tire. Objective functions are defined as follows: the sidewall-carcass tension distribution for the former performance while the belt-edge strain energy density for the latter. A back-propagation neural network model approximates the objective functions to reduce the total CPU time required for the sensitivity analysis using finite difference scheme. The satisficing trade-off process between the objective functions showing the remarkably conflicting trends each other is systematically carried out according to our aspiration-level adjustment procedure. The optimization procedure presented is illustrated through the optimum design simulation of a representative automobile tire. The assessment of its numerical merit as well as the optimization results is also presented.

목차

Abstract

1. Introduction

2. Problem Description and Numerical Formulation

3. Systematic Satisficing Trade-Off Method

4. Approximation of Objective Function

5. Numerical Experiments

6. Conclusion

Acknowledgements

References

참고문헌 (11)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-014428291