| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김건호 | - |
| dc.contributor.author | 이진우 | - |
| dc.date.issued | 2024-09 | - |
| dc.identifier.issn | 1226-4873 | - |
| dc.identifier.uri | https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/37915 | - |
| dc.identifier.uri | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003114841 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는, 몇 개의 주파수 응답 함수만으로도 전체 구조물의 고유 모드를 예측할 수 있는 물리 정보 기반 신경망 모델을 개발하고, 이 신경망 모델의 유효성과 실제 적용 가능성에 대해 고찰한다. 주파수 응답 함수의 피크 주파수로부터 고유 주파수를 구한 후에, 인공 신경망을 이용하여 각 고유 주파수의 고유 모드를 구하는 방법을 제시한다. 임의로 선정된 2개 측정점에서 외팔보의 주파수 응답 함수를 획득하고, 12개의 배열점을 균일하게 분포시켜서 1차 / 2차 / 3차 고유 모드를 예측한다. 개발한 인공 신경망은 3개의 은닉층으로 구성되어 있고, 각 은닉층에는 20개의 절점을 사용한다. 제안한 방법을 이용하여 성공적으로 고유 모드를 예측할 수 있었고, 측정점의 개수와 분포, 배열점의 개수와 분포에 따라 예측된 고유 모드의 정확도를 고찰하였다. 이 결과를 바탕으로 제안한 방법이 실제 실험에서 구현될 수 있는 가능성과 과정에 대해 논하였다. | - |
| dc.language.iso | Kor | - |
| dc.publisher | 대한기계학회 | - |
| dc.title | 물리 정보 기반 신경망을 이용한 외팔보의 고유 모드 예측 | - |
| dc.title.alternative | Natural Mode Prediction of a Cantilever Beam Using a Physics-Informed Neural Network | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.citation.endPage | 631 | - |
| dc.citation.number | 9 | - |
| dc.citation.startPage | 621 | - |
| dc.citation.title | 대한기계학회논문집 A | - |
| dc.citation.volume | 48 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 대한기계학회논문집 A, Vol.48 No.9, pp.621-631 | - |
| dc.subject.keyword | Physics-Informed Neural Network | - |
| dc.subject.keyword | Natural Mode | - |
| dc.subject.keyword | Cantilever | - |
| dc.subject.keyword | Vibration | - |
| dc.subject.keyword | Modal Analysis | - |
| dc.subject.keyword | 물리정보기반 신경망 | - |
| dc.subject.keyword | 고유 모드 | - |
| dc.subject.keyword | 외팔보 | - |
| dc.subject.keyword | 진동 | - |
| dc.subject.keyword | 모달 해석 | - |
| dc.type.other | Article | - |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
