• 한국지반신소재학회논문집
• /
• 제6권1호
• /
• pp.39-43
• /
• 2007

열융착법을 이용하여 보강과 배수기능을 가진 니들펀치 및 스펀본딩 부직포의 지오컴포지트를 제조하였다. 이 다층 부직포의 물성(인장, 인열 및 파영강도, 투수도 등)은 열융착법을 사용하여 제조될 경우 온도, 압력, 접착시간 등의 공정인자에 좌우된다. 따라서, 열융착법으로 제조된 지오컴포지트의 공정인자와 물성의 최적화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망(ANN)을 사용하여 지오컴포지트의 제조공정 최적화를 위한 알고리즘이 개발되었다. 지오컴포지트의 공정인자를 변화시켜 부직포 성능변화를 예측하기 위한 신경망 모사가 적용되었으며, 분석결과에 대한 제조방법의 효과를 조사하였다.