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신경망을 이용한 섬유강화 폴리머 복합물질의 기계적 거동의 모델링

전문가 제언: ○ 인공 신경망(Arfificial Neural Network; ANN)은 여러 엔지니어링 적용 분야에서 사용되고 있는 유용한 인공지능 개념의 하나이다. 그것의 방대한 병렬 구조와 예제를 통하여 배우는 능력으로 인해서, ANN은 정확한 해를 구하기 어려운 곳에서 비선형 모델링을 다룰 수 있다.

○ ANN은 이미 의료 분야, 영상과 언어인식, 동적시스템의 분류와 제어분야에 적용되고 있었다. 그러나 최근에 이르러서야 섬유-강화 복합물질의 기계적 거동의 모델링 속에 사용되었다.

○ ANN을 사용하는 복합재의 모델링에 대한 최초의 논문은 Pidaparti와 Palakal(1993)이다. 후방-전파 신경망()이 흑연-에폭시 라미네이트의 비선형 응력-변위 거동을 예측하기 위하여 개발되었다. 이 네트워크는 3개의 노드를 갖는 하나의 입력층과 2개의 중간층, 하나의 노드를 갖는 하나의 출력층을 갖고 있다. 이 과정은 섬유-각(fiber-angle)의 지정, 훈련된 네트워크가 해당되는 전체 변위를 예측할 초기 응력과 증가분응력을 포함하고 있다.

○ ANN의 사용은 최소한 전통적인 방법에 의한 것만큼 정확하게 예측할 수 있다는 것을 보여주었다. 적절한 ANN 구성의 결정방법, 사용하기 위해 숨겨진 층의 수와 각 숨겨진 층 내의 뉴런 수의 개발 등에 의한 네트워크 예측능력 개선은 아직도 남겨진 연구의 주제들이다.

저자: El Kadi, H
자료유형: 학술정보