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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이철수
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 서강대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
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본 논문은 압입으로 발생하는 재료의 표면 변위를 측정하는 DIC 알고리즘과 인 공지능 물성 예측 모델을 제시한다. 물성 예측에 위해 FEA 기반의 데이터베이스를 구축한다. 데이터베이스의 POD를 통해 POD 모드를 도출할 수 있으며 모든 표면 변 위 데이터는 POD 모드의 선형 조합으로 표현된다. 선형 조합에 사용되는 POD 모드 계수를 이용하여 표면 변위 곡선을 특정할 수 있다. POD 모드 계수와 FEA에 이용 된 기계적 물성을 각각 입력과 출력으로 딥러닝 모델을 학습시킨다. 이를 통해 압입 표면 변위를 이용하여 물성을 예측할 수 있는 POD-DL예측 모델을 제시한다. 그리 고 산업 환경에서 사용되는 재료에 압입 시험을 진행하고 이를 물성을 예측하는 과 정을 기술한다. 인장시험 결과와 본 연구에서 제시한 예측 모델의 결과를 비교 검증 하였다.
목차
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