Journal of Korean Society of Steel Construction (한국강구조학회 논문집)

Korean Society of Steel Construction (한국강구조학회)
권호 표지

A Study on the Multi-Level Artificial Neural Networks Using Genetic Algorithm for Preliminary Structural Design

예비 구조설계를 위한 유전알고리즘을 이용한 다단계 인공신경망에 관한 연구

  • 최병한 (전북대학교 부설 공학연구원 공업기술센타, 호원대학교 건축.토목공학부)
  • Received : 2004.06.15
  • Accepted : 2004.07.26
  • Published : 2004.08.27
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Abstract

Recently, the Artificial Neural Network(ANN) which can organize complex non-linear problems by effectively applying the parallel computational model that is similar to the human brain, was adopted in the wide department of technology and resulted in many successful applications. In this study, a more appropriate formal method is suggested for the preliminary structural design stage controlled merely by the designer's experience and intuition. To do so, this study proposes a multi-level ANN according to the general progressive structural design procedure, using Back-Propagation Algorithm (BP) and Genetic Algorithm (GA) for the ANN learning. The preliminary structural design of cable-stayed bridges was applied to illustrate the applicability of the study formulated as stated above, and the results of two different learning methods were compared.

인간의 뇌와 유사한 병렬 연산 모델을 활용하여 다양하고 복잡한 비선형적인 문제에 효과적으로 연관관계를 조직화 할 수 있는 인공신경망에 관한 연구가 근래에 공학의 넓은 분야에서 도입되고 그에 따른 많은 성과가 나타나고 있다. 본 연구에서는 설계자의 판단력과 경험에 의존 하던 기존의 예비구조설계 단계에 효과적인 인공신경망을 적용하여 예비 구조설계 단계에 컴퓨터를 이용한 정형화된 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 각 구조물의 일반적인 설계과정에 따른 다단계 신경망을 제시하고 인공신경망의 학습은 역전파알고리즘과 유전알고리즘을 적용하여 예비구조설계의 원형을 구현한다. 이와 같이 구성된 다단계 신경망을 사장교의 예비구조설계 단계에 활용하여 본 연구의 적용성과 두가지 학습기법에 따른 결과를 비교 분석 한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 전북대학교

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