Prof. Myung-Seop Lim

Kriging 기법과 Deep Neural Network를 활용한 Linear Oscillating Actuator 최적설계 비교 연구
2021-11-18 17:48:44 조회수334
Date of Conference: 2021.11
Conference: 2021 대한전기학회 전기기기 및 에너지변환시스템부문회 추계학술대회
Authors: 김필중, 박수환, 임명섭
DOI:

높은 효율의 LOA(Linear Oscillating Actuator)는 가전제품의 핵심 모터로서 활용되고 있다. 따라서 가전제품의 단가 저감과 성능 향상을 위해서 LOA의 최적 설계가 필요하다. 대체 모델 기반 최적 설계의 결과는 대체 모델이 목적 함수를 얼마나 잘 모사했느냐에 따라 달라진다. 따라서 본 논문에서는 Kriging기법과 DNN(Deep Neural Network)를 활용하여 대체 모델을 생성하고 각 대체 모델의 NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)와 최적 설계 결과 도출된 LOA 모델의 FEA(Finite Element Analysis) 결과를 비교한다. 그리고 각 대체모델 생성 시간을 비교하여 LOA 최적 설계에 적절한 대체 모델 생성 방식을 제시한다. 

     
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