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저자정보
서동혁 (인하대학교) 장준영 (인하대학교) 노태성 (인하대학교) 최동환 (인하대학교)
저널정보
한국추진공학회 한국추진공학회 학술대회논문집 한국추진공학회 2008년도 제31회 추계학술대회논문집, Nov
발행연도
2008.11
수록면
23 - 27 (5page)

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본 논문에서는 실수코드 유전 알고리즘(RCGA)과 인공신경망(ANN)을 이용하여 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단에 관한 연구를 수행하였다. 인공신경망만을 이용하여 엔진의 결함을 판단 할 경우 많은 학습데이터 때문에 지역 최소점으로 수렴하는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 전역 최소점을 찾는 능력이 뛰어난 실수코드 유전 알고리즘을 사용하였다. 5% 이내의 RMS 결함오차로 높은 결함 예측 신뢰도를 가짐을 확인하였다.
#Defect Diagnostics(결함진단) #Real Coded Genetic Algorithm(실수코드 유전알고리즘) #Artificial Neural Network(인공신경망) #Local Minima(지역 최소점) #Global Minima(전역 최소점)

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. GA based ANN 알고리즘
3. 진단 결과
4. 결론
참고문헌

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