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머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법에 있어서,a) 목적함수를 설정하는 단계;b) 설정된 상기 목적함수를 도출하기 위한 임펠러 및 벌류트의 설계변수 및 각각의 설계변수의 범위를 설정하는 단계;c) 상기 설계변수의 범위 내에서의 상기 설계변수 값으로 이루어진 복수의 실험점을 도출하는 단계;d) 도출된 각각의 상기 실험점에 대한 수치해석을 통해 상기 목적함수의 값을 계산하여 입력값을 생성하는 단계;e) 상기 입력값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델이 구축되는 단계; 및f) 구축된 상기 대리모델에서 오폐수용 투베인 펌프의 최적 설계안을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 1 항에 있어서,상기 a) 단계에서,상기 목적함수는, 양정, 효율, 통과 가능한 고형물 최대 부피인 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 1 항에 있어서,상기 설계변수는,상기 오폐수 펌프의 유입부측에 위치한 상기 임펠러의 일단부의 y축 변위인 제1 변수;상기 임펠러의 타단부의 y축 변위인 제2 변수; 및상기 벌류트의 벌류트 각도에 따른 단면적인 제3 변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 1 항에 있어서,상기 c) 단계에서,상기 실험점은 라틴 하이퍼 큐브 샘플링(Latin Hypercube Sampling)에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 1 항에 있어서,상기 d) 단계에서,상기 입력값은 상기 실험점을 이루는 상기 설계변수의 값 및 상기 설계변수의 값에 대한 수치해석을 통해 계산된 상기 목적함수의 값으로 이루어진 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 1 항에 있어서,상기 e) 단계에서,상기 대리모델은 RBNN(Radial basis neural network) 인공신경망으로 이루어진 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 6 항에 있어서,상기 e) 단계는,e1) 상기 입력값에 대한 머신러닝을 통해 상기 대리모델을 구축하기 위한 변수 값을 도출하는 단계; 및e2) 도출된 상기 변수 값을 이용하여 상기 대리모델을 구축하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 7 항에 있어서,상기 e1) 단계는,i) 상기 입력값을 K 개로 분리된 부분 집합으로 분할하는 단계;ii) 분할된 상기 부분 집합에서 상호 중복되지 않는 테스트 폴드를 선정하는 단계;iii) 각각의 상기 부분 집합에서 상기 테스트 폴드를 제외한 부분인 트레이닝 폴드만으로 머신러닝을 수행하여 상기 대리모델을 훈련시키는 단계;iv) 각각의 상기 부분 집합에 대하여 상기 트레이닝 폴드로 훈련된 대리모델의 예측값과 상기 테스트 폴드의 실제 값을 비교하여 상대오차를 도출하는 단계;v) K 개의 상기 부분 집합에서 도출된 상기 상대 오차를 합산하여 상대오차합을 도출하는 단계; 및vi) 상기 상대오차합이 최소가 되는 상기 변수 값이 도출되도록 상기 분할하는 단계 내지 상기 상대오차합을 도출하는 단계를 반복 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 7 항에 있어서,상기 e1) 단계에서,상기 변수 값은,가중치(wi, wo), 뉴런의 수(n), 확산 상수(Spread constant, SC)가 포함되는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 7 항에 있어서,상기 f) 단계는, f1) 상기 대리모델에서 무작위로 선택된 설계변수 값을 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)에 대입하여 목적함수값을 예측하는 단계;f2) 예측된 상기 목적함수값들의 상관관계를 고려한 파레토 최적해 면(Pareto-optimal front surface)을 도출하는 단계; 및f3) 도출된 상기 파레토 최적해 면에서 목적으로 하는 목적설계함수값에 대한 설계변수 값인 오폐수용 투베인 펌프의 최적 설계안을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법
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제 1 항에 따른 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법의 설계시스템 있어서,상기 목적함수, 상기 설계변수 및 각각의 상기 설계변수의 범위가 입력되는 입력부;상기 입력부에 입력된 상기 설계변수의 범위 내에서 실험점을 도출하도록 마련된 설정부;상기 설정부에서 도출된 상기 실험점에 대한 수치해석을 수행하여 상기 입력값을 생성하는 수치해석부;상기 수치해석부에 생성된 상기 입력값에 대한 머신 러닝을 수행하여 상기 대리모델을 구축하도록 마련된 모델링부; 및상기 모델링부로부터 상기 오폐수용 투베인 펌프의 최적 설계안을 도출하도록 마련된 설계부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법의 설계시스템
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제 1 항에 따른 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법에 따라 설계된 오폐수용 투베인 펌프에 있어서,펌프 유입부부터 바깥측으로 유선형으로 연장 형성되며 상호 대칭되는 한 쌍의 임펠러; 및 내부에 상기 임펠러가 마련되는 벌류트를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 이용한 오폐수용 투베인 펌프의 설계방법에 따라 설계된 오폐수용 투베인 펌프
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