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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
두국진 (서울과학기술대학교) 김진현 (서울과학기술대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
907 - 915 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0105

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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In this paper, a hyper-elastic model coefficients prediction algorithm is developed to simplify the experiment to derive the hyper-elastic model coefficients needed for nonlinear finite element analysis (FEA). In the simulations, the correlation between the hyper-elastic model coefficients and the selected measurement data is analyzed through the replicate simulation. A predictive flow graph using TensorFlow is obtained using the acquired data and machine learning techniques. Using these predictive flow graphs, the random hyper-elastic model coefficients are predicted. In addition, the model coefficients of real hyper-elastic materials are predicted using the developed algorithm. Although the accuracy of the prediction is decreased, the model coefficient prediction techniques using manipulator and machine learning algorithms show great potential. An improvement to the pressure test will be attempted in the future to increase the probability of the measuring field.

목차

Abstract
I. 서론
II. 해석 모델 선정 및 회귀분석을 위한 변수 선정
III. 머신러닝을 이용한 초탄성체 모델 계수 예측 및 검증
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

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