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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.12
- 수록면
- 2,475 - 2,482 (8page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (5)
2002
2001
신경회로망을 이용한 구멍뚫기법의 편심 오차 예측 ( Prediction for the Error of Hole Eccentricity in Hole-drilling Method Using Neural Network )
김철
,
양원호
,
정기현
외 1명
대한기계학회 춘추학술대회
2001.06
학술대회자료
신경망 기법을 이용한 구멍뚫기법에서의 구멍 편심오차 보정 ( Correction of Error due to Hole Eccentricity in Hole-drilling Method Using Neural Network )
김철
,
양원호
,
조명래
외 1명
대한기계학회 춘추학술대회
2001.01
학술대회자료
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The measurement of residual stresses by the hole-drilling method has been commonly used to evaluate residual stresses in structural members. In this method, eccentricity can usually occur between the hole center and rosette gage center. In this study, the error due to the hole eccentricity is compensated using the neural network. The neural network has trained training examples of normalized eccentricity. eccentric direction and direction of maximum stress at eccentric case using backpropagation learning process. The trained neural network could compensated the error of measured residual stress in experiments with hole eccentricity. The proposed neural network is very useful for compensation of the error due to hole eccentricity in hole-drilling method.
목차
Abstract
1.서론
2.인공신경망
3.구멍 편심에 대한 유한요소해석
4.편심오차 보정을 위한 신경망 학습
5.잔류응력 측정
6.구멍 편심오차 보정
7.결론
후기
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2001 .06
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