階層型ニューラルネットワークによる非線形最適化 : 熱処理条件最適化への適用
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概要
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Optimization method for various phenomena on nonlinear problems is presented by using multilayer neural network in this paper. The each gradients of objective function for the output signals of the network is assumed in order to define the effects of learning on back propagation, and then it comes to derive optimum design variables on the problems including inelastics by self-teaching. Furthermore, it is also presented that the idea of probability can realize efficient optimization by adding fluctuation to the network. The results of the presentation are applied to the reduction problem of residual stress of welding by use of thermo-elasto-plastic analysis and show its applicability to the problems.
- 2000-02-25
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