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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 542 - 550 (9page)
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In general, motor design optimization is required the basic design and optimization process is based on the selected design factor by engineer. There are several problems with this method. First, the optimization result depends on the initial design, so if the basic design is not proper, the results cannot be optimal design. Second, the know-how of the designer is the most important factor. so it is difficult for the engineer who lacks motor design experience to design the motor from the beginning. In this paper, suggested method allows engineer to design easily with integrating the basic design stage and the optimization stage. This paper intends to present a method using a genetic algorithm with deep learning method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 최적화 목표 및 디자인 변수
3. CGA를 이용한 모터 최적 설계
4. 다층 신경망 모델의 모터 최적화에 적용
5. 결론
References
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