메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이재빈 (에스티에스 엔지니어링) 황원식 (에스티에스 엔지니어링) 하승우 (KLES) 박성주 (동명대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
발행연도
2021.11
수록면
640 - 640 (1page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
We present a technique for monitoring the stress of high-temperature power plant piping using machine learning. The stress is calculated through the advanced numerical analysis technique using the previously suggested displacement and rotation information of the pipe in operation, and the calculated displacement-stress data is machine-learned on the sample data. The stress of pipe in power plant can be predicted quickly by using the machine learning module presented in this paper ... 전체 초록 보기
#Power Plant(발전소) #Machine Learning(머신러닝) #Finite Element Analysis(유한요소해석) #Local stress(국부 응력) #Displacement(변위) #Rotation(회전)

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

가동이력 P91강 및 P92강의 재료거동에 미치는 동적변형시효의 영향
남기언 ,  이형연 ,  어재혁 외 3명 대한기계학회 춘추학술대회 2022 .11
고온 플랜트 배관의 국부 응력 계산을 위한 개선된 수치 해석 기법
하승우 ,  황원식 ,  이재빈 대한기계학회 춘추학술대회 2020 .12
발전용 배관 건전성 평가 시스템 개발
류신원 ,  백훈현 ,  이병인 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2015 .11
전산유체역학 기술을 활용한 주증기 배관 유체유발 진동 평가
이해인 ,  정재현 ,  이아람 외 2명 대한기계학회 논문집 B권 2024 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0