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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상명 (인하대학교) 최원준 (인하대학교) 노태성 (인하대학교) 최동환 (인하대학교)
저널정보
한국추진공학회 한국추진공학회지 한국추진공학회지 제11권 제1호
발행연도
2007.2
수록면
43 - 50 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2007

SVM-인공신경망 알고리즘을 이용한 고도 변화에 따른 가스터빈 엔진의 결함 진단 연구
이상명 ,  최원준 ,  노태성 외 1명 한국추진공학회지 2007.02 학술저널

2006

SVM-인공신경망 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 복합 결함 진단 연구
이상명 ,  최원준 ,  노태성 외 1명 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2006.11 학술대회자료
SVM과 인공신경망을 이용한 고도 변화에 따른 가스터빈 엔진의 결함 진단 연구
이상명 ,  최원준 ,  노태성 외 1명 한국추진공학회 학술대회논문집 2006.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 고도 변화만을 고려한 탈설계 영역에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단을 위해 지지 벡터 장치(SVM)과 인공신경망(ANN)을 Hybrid로 사용한 분할 학습 알고리즘을 사용하였다. 지상 정지 상태에서보다 학습 데이터와 테스트 데이터 수가 크게 증가하지만, 분할 학습 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단이 고도 변화를 고려한 탈설계 영역에서도 높은 결함 예측 정확성을 가짐을 확인하였다.
#Defect Diagnostics(결함진단) #Support Vector Machine(지지 벡터 장치) #Artificial Neural Network(인공신경망) #Separate Learning Algorithm(분할 학습 알고리즘) #Altitude Variation( 고도변화)

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 분할 학습 알고리즘(SLA : Separate Learning Algorithm)
3. 결함 진단 결과
4. 결론
후기
참고문헌

참고문헌 (8)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 2004 / MLP and SVM Networks - a Comparative Study google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2006 / Support Vector Machine과 인공신경망을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단에 관한 연구 10 (2) google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 1975 / DYNGEN - A Program for Calculating Steady-state and Transient Performance of Turbo jet and Turbo fan engine google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2004 / QL: A Fortran Code for Convex Quadratic Programming - User's Guide, Version 2.1 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2001 / A Hybrid Neural Network-Genetic Algorithm Technique for Aircraft Engine Performance Diagnostics google schola

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