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신승연(Seungyeon Shin),신동주(Dongju Shin),류한영(Hanyoung Ryu),김민영(Minyoung Kim),강남우(Namwoo Kang) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.8
Topology optimization is a method for determining optimal material distribution within a given design space under certain constraints on load and boundaries. Since topology optimization was introduced, various methodologies such as Solid Isotropic Microstructure with Penalization (SIMP), Evolutionary Structural Optimization (ESO), Level Set Method (LSM) have been studied. Recently, a lot of research has been done on data-driven topology optimization, and various machine learning techniques has been applied to effectively optimize design topologies. Especially, deep learning-based topology optimization complement the problems of conventional topology optimization by improving the optimization algorithms and reducing computational costs. The goal of this research is to review studies in the field of deep learning approach for topology optimization, based on the purpose of applying deep learning to topology optimization and the methodology applied.
좌민영(Minyoung Jwa),이기쁨(Gibbeum Lee),김은지(Eunji Kim),류한영(Hanyoung Ryu),서욱환(Wookhwan Seo),이기수(Kisu Lee),강남우(Namwoo Kang) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.5
차량 충돌 성능 지수는 차량의 안전성을 평가하는 중요한 지표 중 하나이다. 많은 국가에서 NCAP(New Car Assessment Program) 지수를 차량 출동 성능 지수로 사용하고 있다. 목표 충돌 성능을 만족하는 차량을 효율적으로 설계하기 위해서는 NCAP 지수에 큰 영향을 주는 설계 요인에 집중해야 한다. 하지만 엔지니어의 경험에만 의존하여 중요한 설계 요인을 선정하는 것은 효과적이지 못하므로, 보다 정량적인 지표가 요구되고 있다. 본 연구는 오랜 기간 축적된 NCAP 테스트 보고서에서 데이터를 추출하고, 인공신경망을 활용하여 NCAP 지수를 예측할 수 있는 모델을 구축한다. 그리고 민감도 분석을 통해 NCAP 지수에 영향을 주는 중요한 설계 요인을 도출한다. 본 연구는 NCAP 테스트 데이터를 활용해 차량의 설계 요인 중요도를 정량적으로 분석한 사례로서, 향후 NCAP 데이터를 활용한 차량 설계 프로세스의 기초연구가 될 것으로 기대된다.