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신경회로망과 FEM을 이용한 가동 영구자석형 리니어 엑츄에이터의 성능 향상에 관한 연구 원문보기

  • 초록

    본 논문에서는 일정 소 변위 왕복운동 시스템의 구동원으로 적합한 영구자석형 선형 액츄에이터(Linear Oscillatory Actuator, 이하 LOA라 한다.) 중 가동 영구자석 LOA(Moving Magnet Type LOA, 이하 MM-LOA라 한다.)에 관하여 특성해석 및 신경회로망을 이용한 최적설계를 수행하였다. MM-LOA의 초기 설계는 퍼어미언스법을 바탕으로 하였고, 등가회로의 각 회로정수들은 유한요소해석을 통하여 산정하고 이들을 특성해석에 이용하였다. 결정된 초기 설계에서 입력전류를 최소화시키기 위하여 최적화를 수행하였다. 이때 설계변수의 변화에 따른 해석모델의 개수가 기하급수적으로 늘어나므로 유한요소해석에 의한 최적화의 경우 모델링 시간 및 해석 시간이 대단히 길어지는 문제를 극복하기 위하여 신경회로망을 도입하여 효율을 최대화시키기 위한 설계법을 제시하였다. 이때, 신경회로망의 모든 학습 데이터는 유한요소해석으로부터 얻었다. 제안한 신경회로망을 이용한 최적화 기법은 신경회로망을 이용하지 않는 기존의 방법에서보다, 훨씬 빠른 시간에 최적 해를 구할 수 있었다. 신경회로망으로 구한 해와 유한요소해석으로 구한 해를 비교, 검토한 결과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.


    This paper presents an approach to optimum design of Moving Magnet Type Linear Oscillatory Actuator(MM-LOA). The Finite Element Method is applied to calculate paramenters for characteristic analysis, and in order to reduce modeling time and effords, the moving model node technique is used. In additon, the neural network is used to reduce computational time of analysis according to changing design variable. To confirm the validity of this study, optimum design results are compared with results of analysis procedure that is verified by experiment.


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