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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 447 - 455 (9page)
- DOI
- 10.7735/ksmte.2021.30.6.447
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Artificial neural network approaches are used to efficiently generate meta-prediction fields for structural dynamics problems. However, these approaches exert heavy computational burden, which makes it difficult to improve the quality of the prediction fields. Therefore, we propose an artificial neural network strategy for structural dynamics problems using the iterated improved reduced system (iIRS) method. In the proposed method, characteristics of structural data are first extracted using the transformation matrix of the iIRS method. Next, the neural network (NN) is trained using only the extracted features. The prediction fields are restored by combining the trained NN results with the transformation matrix in the iIRS method. As a result, the quality of NN for structural dynamics problems is significantly improved owing to the efficient computational procedure. The performance of the proposed method is verified using the gearbox-housing model in an electric vehicle.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 차수 감소 방법
3. iIRS를 적용한 다변수 신경망 구조
4. 모델링 및 수치 해석 결과
5. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
James L. Rogers / 1994 / Simulating Structural Analysis with Neural Network / Journal of Computing in Civil Engineering 8(2):252~265
E.B. Kosmatopoulos / 1995 / High-order neural network structures for identification of dynamical systems / IEEE Transactions on Neural Networks 6(2):422~431
Bala, R. / 2017 / Classification using ANN: A Review / Int. J. Comput. Intell. Res. 13(7):1811~1820
Shady E. Ahmed / 2020 / A long short-term memory embedding for hybrid uplifted reduced order models / Physica D: Nonlinear Phenomena 409:132471
ROBERT J. GUYAN / 1965 / Reduction of stiffness and mass matrices / AIAA Journal 3(2):380~380
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Bala, R. / 2017 / Classification using ANN: A Review / Int. J. Comput. Intell. Res. 13(7):1811~1820
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