a)컴퓨터 알고리즘을 이용하여 머플러의 내부에 대응하는 격벽 구조를 생성하는 단계;b)생성된 격벽 구조에 따른 투과손실을 인공신경망에 학습시키는 단계;c)컴퓨터 알고리즘이 무작위로 격벽 구조를 생성하고, 격벽 구조에 따른 투과손실이 학습된 인공신경망을 이용하여, 목표주파수에 대응하는 격벽 구조들을 생성하고, 그 격벽 구조들의 투과손실을 예측하는 단계; 및d)목표주파수에서 투과손실이 상향되도록, 상기 인공신경망의 역전파법을 이용하여 민감도를 산출하고, 산출된 민감도 중 업데이트하여 격벽 구조를 최적화하는 단계를 포함하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 1에 있어서,상기 머플러는 유체가 유입되는 입구와, 내부를 통과한 유체가 유출되는 출구가 동일선상에 있는 축 회전(Axisymmetric) 머플러인 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 2에 있어서,상기 머플러는 X축, Y축으로 길이를 갖는 2차원적으로 해석되고, 입구영역, 확장영역, 출구영역을 포함하며, 입구영역과 출구영역을 연결하는 유로를 제외한 확장영역을 설계영역으로 선정되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 3에 있어서,상기 설계영역은 복수 개의 격자로 이산화되고, 격벽 구조에 해당되는 격자 영역과, 유체가 유동하는 격자 영역을 각기 다른 설계변수 값으로 지정하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 4에 있어서,상기 격벽에 해당되는 격자영역에는 설계변수 값 1이 부여되고, 상기 유체가 유동하는 격자영역에는 설계변수 값 0이 부여되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 4에 있어서,상기 인공신경망은 상기 설계변수 값들을 입력 정보로 하여, 투과손실을 학습하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 5에 있어서,상기 컴퓨터 알고리즘은 새롭게 추가되는 격벽 구조가 기존 격벽과 연결되도록 격벽 설치 후보영역을 한정하여, 고립된 격벽구조를 방지하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 7에 있어서,상기 컴퓨터 알고리즘은 유체가 유동하는 격자영역에 대응하는 설계변수 값 중, 일부를 격벽 구조에 해당되는 격자영역 대응하는 설계변수 값으로 변경하여 새로운 격벽 구조를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 8에 있어서,컴퓨터 알고리즘에 의해 생성된 격벽 구조들과, 그 격벽 구조들의 유한 요소 해석으로 산출된 투과손실은 인공신경망의 학습데이터로 이용되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 9에 있어서,상기 d)목표주파수에서 투과손실이 상향되도록, 상기 인공신경망의 역전파법을 이용하여 격벽 구조를 최적화하는 단계에서는,학습된 인공신경망이 역전파법을 이용하여 한 개 이상의 목표주파수에 대한 투과손실 값을 산출하고, [수학식 7]을 이용하여 투과손실 값에 대한 설계변수의 해석적 민감도(sensitivity)를 산출하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.[수학식 7]여기서, J: 야코비안 행렬이고, : (d-1)번째와 d번째 히든 레이어를 연결하는 가중치 행렬이며, : 대각 행렬이고, 는 d번째 히든 레이어의 뉴런 수이며, : 히든 레이어 수이다.

청구항 10에 있어서,학습된 인공신경망을 이용한 투과손실을 예측 및 역전파법을 이용해 민감도를 계산할 시,다수의 내부 격벽 구조를 하나의 배치로 묶어 동시에 투과손실과, 민감도를 계산하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 11에 있어서,상기 d)목표주파수에서 투과손실이 상향되도록, 상기 인공신경망의 역전파법을 이용하여 격벽 구조를 최적화하는 단계는,유체가 유동하는 격자 영역의 설계변수들 중, 상기 민감도가 가장 큰 값에 대응하는 격자 영역의 설계변수를 격벽 구조에 해당되는 격자 영역의 설계 변수로 변경하여 격벽 구조를 최적화하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

청구항 12에 있어서,d)상기 인공신경망의 역전파법을 이용하여 목표 주파수에서 투과손실이 상향되도록 격벽 구조를 최적화하는 단계는,고립된 격벽 구조를 방지하기 위해 컴퓨터 알고리즘에 의해 도출된 격벽 후보영역에 한정하여 격벽 구조를 최적화하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계방법.

컴퓨터 알고리즘을 이용하여 머플러의 내부에 격벽 구조를 생성하는 격벽 구조 생성부; 학습된 인공신경망을 이용하여 생성된 격벽 구조에 따른 투과손실을 예측하는 투과손실 예측부; 학습된 인공신경망의 역전파법을 통해 설계변수 벡터에 대한 투과손실 벡터의 민감도를 계산하는 민감도 계산부; 및상기 민감도 계산부에서 계산된 값 중 최상위 값으로 설계영역의 요소 중 일부를 업데이트 하는 업데이트 관리부;를 포함하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계장치.

청구항 14에 있어서,상기 격벽 구조 생성부는 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 격자로 분할된 설계영역에서 격벽이 생성될 수 있는 요소들을 탐색하는 후보영역 탐색부와, 상기 후보영역 탐색부가 탐색한 격벽이 생성될 수 있는 요소들 중 한 개의 요소를 임의로 선택하여 임의의 길이의 격벽을 생성하는 격벽생성부를 포함하는 인공신경망을 기반으로 한 머플러의 내부 격벽 구조 설계장치.