339 ニューラルネットワークを用いた圧電セラミックス多層複合平板の最適設計
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概要
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This paper deals with optimization of the layer thicknesses of a multi-layered piezoceramic plate by employing the neural network approximation. Electric potentials controlling a thermally induced elastic displacement of the plate are minimized subject to stress constraints. A learning cost is considered to be high in the case of this problem. By introducing the quasi-Newton method as an updating formula for connection weights, a learning algorithm is improved and the cost of the neural network approximation is greatly saved. Numerical results have been obtained and the validity of the proposed method is demonstrated.
- 2002-10-10
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