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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
강병주 (전북대학교) 천성우 (전북대학교) 조해성 (전북대학교) 기영중 (한국항공우주연구원) 김태성 (덴마크공과대학)
저널정보
항공우주시스템공학회 항공우주시스템공학회지 항공우주시스템공학회지 제18권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
21 - 28 (8page)

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본 논문에서는 회전익 블레이드의 단면 구조 정보를 통해 블레이드의 단면 강성을 예측하고, 재료 정보를 이용하여 단면 강성을 예측할 수 있는 심층 신경망 기반 네트워크 예측 모델의 설계 및 적절성 검토를 수행하였다. 재료 정보를 네트워크 입력으로 갖는 예측 모델의 경우, 블레이드 단면 부재 재료의 탄성 계수를 네트워크의 입력으로 고려하여 단면 강성을 예측하도록 설계하였다. 또한, 단면 구조 정보를 네트워크 입력으로 갖는 예측 모델의 경우, 블레이드의 단면을 구성하는 단면 부재의 위치와 두께 정보를 네트워크 입력으로 고려하여 단면 강성을 예측하도록 설계하였다. 각 예측 모델은 심층신경망 구조를 기반으로 설계하였으며, 단면 해석 프로그램인 KSAC2D를 통한 단면 해석 결과를 네트워크의 훈련 및 검증 데이터로 사용하였다.

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 블레이드 단면 강성 예측 모델
3. 네트워크 훈련 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

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