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김수한 (인하대학교) 왕호림 (인하대학교) 이원주 (인하대학교) 안병혁 (동성화인텍) 김유정 (동성화인텍) 이주호 (동성화인텍) 신현성 (인하대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제47권 제1호(통권 제448호)
발행연도
2023.1
수록면
49 - 57 (9page)
DOI
10.3795/KSME-A.2023.47.1.049

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본 연구에서는 다층 퍼셉트론 신경망(MLPNN), 일반화 회귀 신경(GRNN) 및 방사형 기저 함수 신경망(RBFNN)의 세 가지 다른 신경망 모델을 사용하여 초탄성 물질에 대한 신경망 구성방정식 모델(NNCM)을 구축하였다. 분자 동역학(MD) 데이터셋을 학습에 활용하였으며, 최적의 NNCM의 구축을 위해 경험적으로 최적의 하이퍼파라미터를 선정하였다. 위의 세 가지 모델을 통계적 오류 분석을 기반으로 비교하였다. 그 결과 RBFNN 모델이 RMSE, MAE 및 R 값 측면에서 다른 모델에 비해 더 적합하다는 것을 확인하였다. 제안된 NNCM 모델을 데이터 기반 전산역학(DDCM)에 적용하여 제안된 NNCM 모델의 성능을 비교하였다.
#Neural Network Constitutive Model(신경망 구성방정식) #Hyperelastic Model(초탄성 모델) #Artificial Neural Network(인공신경망) #Molecular Dynamics Simulation(분자 동역학 시뮬레이션) #Data-driven Computational Mechanics(데이터 기반 전산역학)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 모델과 방법
3. 결과 및 토론
4 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Kim, B., Lee, S. B., Lee, J., Cho, S., Park, H. and Park, S. H., 2012, “A Comparison among Neo-Hookean Model, Mooney-Rivlin Model, and Ogden Model for Chloroprene Rubber,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, Vol. 13, No. 5, p google schola Yeoh, O. H., 1993, “Some Forms of the Strain Energy Function for Rubber,” Rubber Chemistry Technology, Vol. 66, No. 5, pp. 754~771. google schola Mooney, M., 1940, “A Theory of Large Elastic Deformation,” Journal of Applied Physics, Vol. 11, No. 9, pp. 582~592. google schola Kirchdoerfer, T. and Ortiz, M., 2016, “Data-Driven Computational Mechanics,” Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 304, pp. 81~ 101. google schola Kirchdoerfer, T. and Ortiz, M., 2017, “Data-Driven Computing in Dynamics,” International Journal of Numerical Methods in Engineering, Vol. 113, No. 11, pp. 1697~1710. google schola

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