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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jeon Han-Yong (인하대학교) Kim Joo-Yong (숭실대학교)
저널정보
한국지반신소재학회 한국지반신소재학회 논문집 한국토목섬유학회 논문집 제6권 제1호
발행연도
2007.3
수록면
39 - 43 (5page)

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열융착법을 이용하여 보강과 배수기능을 가진 니들펀치 및 스펀본딩 부직포의 지오컴포지트를 제조하였다. 이 다층 부직포의 물성(인장, 인열 및 파영강도, 투수도 등)은 열융착법을 사용하여 제조될 경우 온도, 압력, 접착시간 등의 공정인자에 좌우된다. 따라서, 열융착법으로 제조된 지오컴포지트의 공정인자와 물성의 최적화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망(ANN)을 사용하여 지오컴포지트의 제조공정 최적화를 위한 알고리즘이 개발되었다. 지오컴포지트의 공정인자를 변화시켜 부직포성능변화를 예측하기 위한 신경망 모사가 적용되었으며, 분석결과에 대한 제조방법의 효과를 조사하였다.
#Multi-layered nonwovens #Thermal bonding method #Processing parameters #Optimization analysis

목차

ABSTRACT
요지
1. INTRODUCTION
2. EXPERIMENTAL
3. NEURAL NETWORK
4. RESULTS AND DISCUSSIONS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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