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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
주예현 (국립창원대학교) 김재실 (국립창원대학교) 이정훈 (국립창원대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제24권 제4호
발행연도
2025.4
수록면
62 - 69 (8page)

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A diesel engine generator may cause a lot of vibration, so it is important to establish a damping system for the emergency diesel generator bed frame. However, for optimization of each structural element, repetitive simulation is required, which is time-consuming and expensive, so automatic optimization using deep learning is required. Therefore, in this paper, the shape and dimensions of both beams of the emergency diesel generator bed are set as design variables to generate ANSYS seismic analysis data suitable for each design variable. However, deep learning requires a large amount of data, so this data is augmented by using a random forest, a type of machine learning. Augmented data was judged to be suitable for deep learning by verifying whether it is a pattern similar to the actual analysis data through distribution Comparison of Distribution Similarity, Comparison of Conditional Statistics, and Performance Metric Evaluation. After that, the optimal design of the 500kW emergency diesel generator bed with secured structure and seismic stability was performed using the Adam optimization algorithm deep learning model that learns this augmented data. It was confirmed that the structure and seismic stability of the optimally designed bed frame was also secured through ANSYS seismic analysis.
#Optimal Design(최적설계) #Diesel Generator(디젤발전기) #Seismic Stability(내진안정성) #Deep Learning(딥러닝)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 내진 검증 이론
3. 비상디젤발전기 내진 해석 과정
4. 딥러닝을 위한 데이터 수집
5. 딥러닝 모델 학습 및 결과
6. 결론
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