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유한구체법을 위한 인공신경망 기반의 가우스 구적법
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2020
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Korean
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
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261-268(8쪽)
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유한구체법은 신뢰성 높은 해석 기법으로, 유한요소법과 다르게 격자를 구성할 필요가 없으므로 매우 쉽고 편리하지만 해석 시간이 오래 걸리기 때문에 상용화에 어려움을 겪고 있다. 이 때문에 유한구체법에 특화된 가우스 구적법의 연구가 진행됐지만 해석 시간 단축에 대한 근본적인 해결책을 제시하지는 못하였다. 이와 관련하여 본 연구에서 인공신경망을 사용하여 가우스 구적법의 가중치를 최적화하는 알고리즘을 제시하고, 이를 통해 얻어낸 가중치를 실제 문제에 적용하였다. 적용한 문제는 총 두 개이며, 정적 문제와 동적 문제를 통해 향상된 가우스 구적법의 성능을 평가하였다. 결과적으로 가우스 구적법에 사용되는 적분 점 개수를 줄일 수 있었으며 해석 시간을 대폭 감소시켰다.
더보기The method of finite spheres is a novel and reliable numerical scheme. It is easy to use since it does not require a mesh, in contrast with the finite element method. However, the method of finite spheres uses rational interpolation functions based on the Shepard functions. Thus, it requires more integration points to integrate the element matrices accurately, resulting in poor computational efficiency. In this regard, research on Gaussian quadrature for the method of finite spheres has been conducted, however, it still implies a large computational cost. Therefore, we propose an algorithm for optimizing the weights of Gaussian quadrature using supervised learning. We evaluated the performance of enhanced Gaussian quadrature using the solutions of static and dynamic problems. The results establish that the number of integration points used in the Gaussian quadrature can be reduced, thereby significantly reducing the computational cost.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1998-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.25 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.23 | 0.506 | 0.06 |
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