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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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      다양한 회귀모델을 이용한 구조 최적설계 = Structural Optimum Design Using the Various Regression Models

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      Satellite upper platform is optimized by response surface method which has non-gradient, semi-glogal, discrete and fast convergency characteristics. Sampling points are extracted by design of experiments using Central Composite Method and Factorial Design. Response surface also is generated by the various regression functions. Structure analysis is execuated with regard to static and dynamic environment in launching stage. As a result response surface method is superior to other optimization method with respect to optimum value and cost of computation time. A confidence also is varified in the various regression models.
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      Satellite upper platform is optimized by response surface method which has non-gradient, semi-glogal, discrete and fast convergency characteristics. Sampling points are extracted by design of experiments using Central Composite Method and Factorial De...

      Satellite upper platform is optimized by response surface method which has non-gradient, semi-glogal, discrete and fast convergency characteristics. Sampling points are extracted by design of experiments using Central Composite Method and Factorial Design. Response surface also is generated by the various regression functions. Structure analysis is execuated with regard to static and dynamic environment in launching stage. As a result response surface method is superior to other optimization method with respect to optimum value and cost of computation time. A confidence also is varified in the various regression models.

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