기계적 신경망 격자구조를 활용한 적응형 그리퍼 핑거의 심층신경망 기반 신뢰성 평가

초록

본 연구에서는 목표 변위 도출을 위한 기계적 신경망 격자구조로 구성된 적응형 그리퍼 핑거의 개념적 설계안에 대해 물리적 불확실성을 고려한 신뢰성 평가를 수행하였다. 환경 요소를 고려한 다양한 그리퍼 운용조건을 적용하여 위상 최적화를 통해 효율적으로 설계 도메인을 도출하였다. 이를 통해 기계적 신경망 격자구조 기반 유한요소모델을 설계하였다. 또한, OLHD 기법을 통해 생성한 데이터 셋을 기반으로 심층신경망 모델을 구축하였다. 구조 안전율 및 그리퍼 핑거 간 최대 간격인 행정을 신뢰 조건으로 적용하고 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 신뢰성 평가를 수행하였다. 그 결과, 사례별 적응형 그리퍼 핑거 설계안에 대한 신뢰도를 분석하고 물리적 불확실성을 고려하여 실제 현장 적용 가능성을 평가하였다.

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