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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.6
- 수록면
- 2,013 - 2,018 (6page)
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This study aims at optimizing component's reliability that satisfies the target reliability of brake system in the urban transit. First of all, constructed reliability evaluation system is used to predict and analyze reliability. This data is used for the optimization. It has been known that a component reliability has an important effect on the behavior of system. This effect depends on the system reliability. To identify component reliability in a system, a method is presented in this paper which uses hybrid neuro-genetic technique. Feed-forward multi-layer neural networks with back propagation algorithm are used to set up relationship of the component reliability(input), system reliability(output). With this neural network and genetic algorithm. The inverse problem can be formulated with this neural network training algorithm attaining stable convergence in the training process and with the adaptive learning rate method to speed up convergence. Finally, genetic algorithm is used to find the minimum square error.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Standardization for Maintenance system
3. Reliability evaluation of urban transit
4. Hybrid Neuro-Genetic Technique for Reliability Optimization
5. Conclusion
Acknowledgement
References
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