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학술저널
저자정보
JianGuang Zhai (해양대학교) Jong-Rae Cho (해양대학교) Min-Shik Roh (Underwater Vehicle Research Center)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) Journal of the Korean Society of Marine Engineering Vol.34 No.7
발행연도
2010.11
수록면
971 - 980 (10page)

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In this paper, an artificial neural network (ANN) was employed to build a predicting model for refrigerator structure. The predicting model includes three input variables of the plaque depth (D), width (W) and interval distance(S) on the inner wall. Finite element method was utilized to obtain the data, which would be necessary for the ANN training process. Finally, a genetic algorithm (GA) was applied to find the optimal parameters that leaded to the minimum inner case deformation under operating condition. The optimal combination found is the depth(D) of 2.63㎜, the width(W) of 19.24㎜ and the interval distance(S) of 49.38㎜ which leaded to the smallest deformation of 1.88mm for the given refrigerator model.
#Refrigerator #Artificial Neural Network(ANN) #Genetic Algorithm(GA) #Finite Element Method(FEM) #Polyurethane Foam

목차

Abstract
1. Introduction
2. FEM modeling
3. The BP network for ANN model
4. The optimization of refrigerator structure parameter using genetic algorithm
5. Conclusion
REFERENCES
Author Profile

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
YANG Zhou-ni / 2004 / A comparision between ANSYS optimization and GA in the truss structure / Control Theory and Applications 23:6~12 google schola Whirlpool Corporation / 1993 / Method and apparatus for manufacture of plastic refrigerator liners / United States Patent,5269601 google schola Jian-Guang Zhai / 2009 / ANSYS’ parametric design based on VB and its application in thermal deformation analysis of refrigerator / Korean Society for Precision Engineering Conference :145~149 google schola Holland, J.H / 1975 / Adaptation in natural and artificial systems / University of Michigan Press :150 google schola Goldberg, D.E / 1989 / Genetic algorithms in search optimization and machine learning / Addison-Wesley Professional :225 google schola

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