• 제목/요약/키워드: 부분구조추정법

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신경망기법을 사용한 부분구조추정법 (Structural Identification Using substructural and Neural Network Techniques)

  • 방은영;윤정방
    • 전산구조공학
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    • 제11권4호
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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.

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신경망기법을 이용한 구조물 접합부의 손상평가 (Structural Joint damage Estimation by Neural Networks Incorporating Advanced Techniques)

  • 이진학
    • 한국지진공학회:학술대회논문집
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    • 한국지진공학회 1999년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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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.

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부분구조추정법을 이용한 대형구조물의 효율적인 구조안전도 모니터링 (Efficient Structral Safety Monitoring of Large Structures Using Substructural Identification)

  • 윤정방;이형진
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제1권2호
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    • pp.1-15
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    • 1997
  • 본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

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구조물 손상평가를 위한 접합부 손상모델 및 신경망기법에 관한 연구 (A Study on Joint Damage Model and Neural Networks-Based Approach for Damage Assessment of Structure)

  • 윤정방;이진학;방은영
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제3권3호
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    • pp.9-20
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    • 1999
  • 프레임 구조물의 접합부 손상을 평가하기 위하여 접합부 손상모델과 신경망기법을 이용한 손상평가기법을 제안하였다 구조물의 보-기둥 접합부를 접합부의 회전강성을 갖는 등가의 스프링요소로 표현하였으며 접합부의 손상도는 손상 전 후의 고정도계수의 감소비율로 정의하였다 손상평가를 위하여 다층퍼셉트론즈 신경망 기법을 제안하였으며 손상평가성능을 향상시키기 위하여 부분구조추정법, 노이즈첨가학습, 자료교란법등의 기법을 적용하였다 10층 프레임 구조물에 대한 수치 예제해석과 2층 프레임 구조물에 대한 실험 예제해석을 통하여 제안기법의 유용성을 평가하였다 계측지점이 일부분으로 제한되어 있고 계측자료에 심한 계측오차가 포함되어 있는 경우에도 손상평가가 합리적으로 이루어질수 있음을 알 수 있었다.

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