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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.37 No.6
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 429 - 436 (8page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.020.031
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When the penetrator collides with the target, the penetrator has different penetrating characteristics and residual velocity after penetration, according to the geometry of the penetrator. In this study, we optimized the geometry of the penetrator using the artificial neural network and the genetic algorithm to derive the best penetration performance. The Latin hypercube sampling method was used to collect the sample data, Simulation for predicting the behavior of the penetrator was conducted with the finite cavity pressure method to generate the training data for the artificial neural network. Also, the optimal hyper parameter was derived by using the Latin hypercube sampling method and the artificial neural network was used as the fitness function of the genetic algorithm to optimize the geometry of the penetrator. The optimized geometry presented the deepest penetration depth.
목차
1. 서론
2. 데이터 생성
3. 인공 신경망 구성
4. 관통자 형상 최적화
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
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Fang, Q., Kong, X., Hong, J., and Wu, H., “Prediction of Projectile Penetration and Perforation by Finite Cavity Expansion Method with the Free-Surface Effect,” Acta Mechanica Solida Sinica, Vol. 27, No. 6, pp. 597-611, 2014.
Kong, X., Fang, Q., Wu, H., and Zhang, Y., “Finite Spherical Cavity Expansion Method for Layering Effect,” Acta Mechanica Solida Sinica, Vol. 29, No. 6, pp. 642-654, 2016.
Alam, F. M., McNaught, K. R., and Ringrose, T. J., “A Comparison of Experimental Designs in the Development of a Neural Network Simulation Metamodel,” Simulation Modelling Practice and Theory, Vol. 12, Nos. 7-8, pp. 559-578, 2004.
Liew, K., Tan, H., Ray, T., and Tan, M., “Optimal Process Design of Sheet Metal Forming for Minimum Springback via an Integrated Neural Network Evolutionary Algorithm,” Structural and Multidisciplinary Optimization, Vol. 26, Nos. 3-4, pp. 284- 294, 2004.
McKay, M. D., Beckman, R. J., and Conover, W. J., “A Comparison of Three Methods for Selecting Values of Input Variables in the Analysis of Output from a Computer Code,” Technometrics, Vol. 42, No. 1, pp. 55-61, 2000.
Kong, X., Fang, Q., Wu, H., and Zhang, Y., “Finite Spherical Cavity Expansion Method for Layering Effect,” Acta Mechanica Solida Sinica, Vol. 29, No. 6, pp. 642-654, 2016.
Alam, F. M., McNaught, K. R., and Ringrose, T. J., “A Comparison of Experimental Designs in the Development of a Neural Network Simulation Metamodel,” Simulation Modelling Practice and Theory, Vol. 12, Nos. 7-8, pp. 559-578, 2004.
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