• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.361-370
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• 1998

본 논문에서는 역전파학습에 의한 신경망기법을 사용하여 구조물의 미지계수를 추정하는 기법을 연구하였다. 대형구조물의 경우 계측 또는 추정하여야 하는 자유도의 수가 많으므로 인하여 구조계수를 추정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 부구조추정법과 부행렬계수를 사용하여 추정하고자 하는 미지계수의 수를 효율적으로 줄일 수 있도록 하였다. 구조물의 고유주파수 및 모드형상 등의 모드계수를 신경망의 입력자료로 사용하였으며, 추정하고자 하는 부재의 부행렬계수를 신경방의 출력자료로 사용하였다. 입력자료로 사용되는 모드계수에 포함되어 있는 계측오차 및 신호처리오차의 영향을 줄이기 위하여, 신경망의 학습과정에서 노이즈를 첨가하는 기법을 사용하였다. 일반적인 형태의 자켓구조물을 대상으로 수치해석을 수행함으로써 제안기법의 대형구조계에 대한 적용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 1999.04a
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• pp.300-307
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• 1999

신경망기법을 이용한 구조물접합부의 손상평가기법을 제안하였다. 신경망기법의 성능을 개선하기 위하여 노이즈첨가학습을 수행하였으며 효과적인 손상평가를 위하여 부분구조추정법 및 data perturbation scheme을 도입하였다. 10층 프레임구조물에 대한 수치해석과 2층 프레임구조물에 대한 실험연구를 통하여 제안기법을 검증하였다 계측지점이 부분구조로 제한되고 계측자료가 노이즈를 포함하는 경우에는 제안기법이 효과적으로 적용될수 있음을 알 수 있었으며 실험을 통하여 실제 구조물에 대한 제안기법의 적용성을 평가힐 수 있었다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.1 no.2
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• pp.1-15
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• 1997

This paper presents substructural identification methods for the assessment of local damages in complex and large structural systems. For this purpose, an auto-regressive and moving average with stochastic input (ARMAX) model is derived for a substructure to process the measurement data impaired by noises. Using the substructural methods, the number of unknown parameters for each identification can be significantly reduced, hence the convergence and accuracy of estimation can be improved. Secondly, the damage index is defined as the ratio of the current stiffness to the baseline value at each element for the damage assessment. The indirect estimation method was performed using the estimated results from the identification of the system matrices from the substructural identification. To demonstrate the proposed techniques, several simulation and experimental example analyses are carried out for structural models of a 2-span truss structure, a 3-span continuous beam model and 3-story building model. The results indicate that the present substructural identification method and damage estimation methods are effective and efficient for local damage estimation of complex structures.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.3 no.3
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• pp.9-20
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• 1999

A method is proposed to estimate the joint damages of a steel structure from modal data using the neural networks technique. The beam-to-column connection in a steel frame structure is represented by a zero-length rotational spring of the end of the beam element, and the connection fixity factor is defined based on the rotational stiffness so that the factor may be in the range 0~1.0. Then, the severity of joint damage is defined as the reduction ratio of the connection fixity factor. Several advanced techniques are employed to develop the robust damage identification technique using neural networks. The concept of the substructural indentification is used for the localized damage assessment in the large structure. The noise-injection learning algorithm is used to reduce the effects of the noise in the modal data. The data perturbation scheme is also employed to assess the confidence in the estimated damages based on a few sets of actual measurement data. The feasibility of the proposed method is examined through a numerical simulation study on a 2-bay 10-story structure and an experimental study on a 2-story structure. It has been found that the joint damages can be reasonably estimated even for the case where the measured modal vectors are limited to a localized substructure and the data are severely corrupted with noise.