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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 995 - 1,002 (8page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2023.47.12.995
이용수
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본 연구에서는 격자구조(lattice structure)와 같이 1차원 요소(element)로 단순화할 수 있는 구조물의 열전도 시뮬레이션(heat conduction simulation) 결과를 IN(interaction network)에 학습시켰다. 학습데이터는 유한요소기법(finite element method)을 이용하여 생성하였다. 1차원 요소의 길이, 열유속(heat flux)의 작용 위치와 크기에 따른 온도변화를 IN에 학습시켰다. IN은 간단한 유한요소계산 결과를 학습하고 좀 더 복잡하고 큰 문제를 예측할 수 있었다. 하지만 문제의 크기가 커질수록 오차가 증가하는 단점이 있었다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 인터액션 네트워크
3. 1차원 요소 열전달 시뮬레이션 학습
4. 인터액션 네트워크 시뮬레이션
5. 고찰
6. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Sakata, S., Ashida, F. and Zako M., 2003, “Structural Optimization Using Kriging Approximation,” Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 192, No. 7-8, pp. 923~939.
Lee, S. and Kim, J. H., 2020, “Improvement of the Support Vector Machine-based Monte Carlo Simulation for Calculating Failure Probability,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 44, No. 4, pp. 269~ 279.
Wikipedia, Convolutional Neural Network (https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network), Wikimedia Foundation.
Guo, X., Li, W. and Iorio, F., 2016, “Convolutional Neural Networks for Steady Flow Approximation,” Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 481~490.
Medsker, L. R. and Jain, L. C., 2001, “Recurrent Neural Networks,” Design and Applications, Vol. 5, pp. 64~67.
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Guo, X., Li, W. and Iorio, F., 2016, “Convolutional Neural Networks for Steady Flow Approximation,” Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 481~490.
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