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학술대회자료
저자정보
신성우 (부산대학교) 박형종 (부산대학교) 조진래 (부산대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2002년도 제2회 재료 및 파괴부문 학술대회 논문집
발행연도
2002.8
수록면
73 - 78 (6page)

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For the high temperature engineering applications, materials used are required to possess superior thermo-mechanical performances, such as high temperature strength and creep resistance, especially fracture toughness and thermal shock resistance. So, laminated composites have been used for several decades as a heat-resisting material. But, there exists one inevitable disadvantage in classical laminate composites. To resolve this problem, a notion of functionally graded materials(FGM) was introduced. In FGMs, a material composition varies continuously from one end to the other of graded layer. In oder to find suitable volume fraction distribution in the graded layer for relaxing thermal stress, we apply optimization technique and neural network algorithm. The purpose of the use of neural network is to minimize the total CPU time by reducing the number of finite element analysis. As well, we confirmed that the neural network leads to reliable approximation of the objective function.
#Neural Network(신경회로망) #Learning(학습) #FGM(기능경사재) #Optimal Design(최적설계) #Volume fraction(체적 분율) #Approximation(근사)

목차

Abstract
1. 서론
2. FGM 물성평가
3. 신경회로망의 적용
4. 체적분율의 최적화
5. 수치결과
6. 결론
후기
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