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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.20 No.2
발행연도
2006.2
수록면
251 - 261 (11page)

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The objective of this work is to apply artificial neural networks for solving inverse problems in the structural optimization of a fiber optic pressure sensor. For the sensor under investigation to achieve a desired accuracy, the change in the distance between the tips of the two fibers due to the applied pressure should not interfere with the phase change due to the change in the density of the air between fibers. Therefore, accurate dynamic analysis and structural optimization of the sensor is essential to ensure the accuracy of the measurements provided by the sensor. To this end, a normal mode analysis and a transient response analysis of the sensor were performed by combining commercial finite element analysis package, MSC/NASTRAN, and MATLAB. Furthermore, a parametric study on the design of the sensor was performed to minimize the size of the sensor while fulfilling a number of constraints. In performing the parametric study, the need for a relationship between the design parameters and the response of the sensor was fulfilled by using a neural network. The whole process of the dynamic analysis using commercial finite element analysis package and the parameter optimization of the sensor were automated within the MATLAB environment.

목차

Abstract

1. Introduction

2. Finite Element Modeling of the Sensor

3. Structural optimization

4. Conclusions

Acknowledgements

References

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Baker, W. E., 1973, Explosions in Air, University of Texas Press, Austin. google schola Cho, J. R., Jeong, H. S., Yoo, W. S. and Shin, S. W., 2004, "Optimum Tire Contour Design Using Systematic STOM and Neural Network," KSME International Journal, Vol.18 No.8, pp.1327~1337. google schola Craig, R. R., 1981, Structural Dynamics: An Introduction to Computer Methods, Wiley, New York. google schola Demuth, H. and Beale, M., 2000, Neural Network Toolbox for Use with MA TLAB, The Math Works Inc., pp.5.16~5.17. google schola Greenman, R.M., Stepniewski, S.W., Jorgensen, C. C. and Roth, K. R., 2002, "Designing Compact Feedforward Neural Models with Small Training Data Sets," Journal of Aircraft, Vol.39, No.3, pp.452~459. google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-015220588