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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
차용훈 (조선대학교 기계공학부) 이연신 (송원대학 자동차과) 성백섭 (목포대학교 기계공학부)
저널정보
한국안전학회 한국안전학회지 한국안전학회지 제16권 제4호
발행연도
2001.1
수록면
58 - 64 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2003

신경회로망을 이용한 평판 맞대기용접의 잔류응력 예측시스템 개발
차용훈 ,  성백섭 ,  이연신 대한용접·접합학회지 2003.02 학술저널

2001

신경회로망을 이용한 용접잔류응력 예측 및 최적의 용접조건 선정에 관한 연구
차용훈 ,  이연신 ,  성백섭 한국안전학회지 2001.01 학술저널

2000

신경회로망을 이용한 용접잔류응력 예측에 관한 연구
차용훈 ,  김일수 ,  김하식 외 4명 한국공작기계학회지 2000.10 학술저널
[구조강도부문] 신경회로망을 이용한 최적용접잔류응력 예측에 관한 연구
차용훈 ,  김일수 ,  이연신 외 2명 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 2000.05 학술대회자료
인공신경회로망을 이용한 최적용접조건 선정에 관한 평가
차용훈 ,  김일수 ,  이연신 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2000.04 학술대회자료
인공신경회로망을 이용한 최적용접조건 선정에 관한 평가
차용훈 ,  김일수 ,  이연신 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2000.04 학술대회자료

초록· 키워드

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In this study, it is developed that the system for effective prediction of residual stresses by the back-propagation algorithm using the neural network. To achieve This goal, the series experiment were carried out and measured the residual stresses using the sectional method. Using the experimental results, the optional control algorithms using a neural network should be developed in order to reduce the effect of the external disturbances during GMA welding processes. Then the results obtained from this study were compared between the measured and calculated results, weld guality might be controlled by the neural network based on backpropagation algorithm. This system can no only help to understand the interaction between the process parameters and residual stress, but also improve the quantity control for welded structures.
#backpropagation #residual stress #hidden layer #target value #neural network #sectioning method #finite element method

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