In this study, an algorithm applying deep learning to the truss structures was proposed. Deep learning is a method of raising the accuracy of machine learning by creating a neural networks in a computer. Neural networks consist of input layers, hidden layers and output layers. Numerous studies have focused on the introduction of neural networks and performed under limited examples and conditions, but this study focused on two- and three-dimensional truss structures to prove the effectiveness of algorithms. and the training phase was divided into training model based on the dataset size and epochs. At these case, a specific data value was selected and the error rate was shown by comparing the actual data value with the predicted value, and the error rate decreases as the data set and the number of hidden layers increases. In consequence, it showed that it is possible to predict the result quickly and accurately without using a numerical analysis program when applying the deep learning technique to the field of structural analysis.
Many gradient-based mathematical methods have been developed and are in use for structural size optimization problems, in which the cross-sectional areas or sizing variables are usually assumed to be continuous. In most practical structural engineering design problems, however, the design variables are discrete. The main objective of this paper is to propose an efficient optimization method for structures with discrete-sized variables based on the harmony search (HS) meta-heuristic algorithm that is derived using penalty function. The recently developed HS algorithm was conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. In this paper, a discrete search strategy using the HS algorithm with a static penalty function is presented in detail and its applicability using several standard truss examples is discussed. The numerical results reveal that the HS algorithm with the static penalty function proposed in this study is a powerful search and design optimization technique for structures with discrete-sized members.
구조물의 건전성을 적절하게 모니터링을 하기 위해서는 정확하고 신뢰할 수 있는 계측데이터가 중요하다. 하지만, 실제로는 환경영향 및 센서고장으로 인해 불완전하고 신뢰할 수 없는 데이터가 계측된다. 센서고장인 경우에는 모니터링을 하기 위한 데이터 자체가 계측이 되지 않는 문제가 발생하고, 온도변화와 같은 환경영향에 의해서는 구조물이 손상되었을 때보다 고유진동수 등의 동특성이 더 큰 폭으로 변화한다. 본 논문에서는 구조건전성 모니터링을 위한 데이터 처리 및 분석의 체계적인 절차를 제시하였으며, 보정된 데이터를 사용하여 통계적으로 산정하는 건전성지수로 Mahalanobis 지수를 적용하였다. 제안된 방법을 트러스구조에서 수치적으로 모사한 데이터를 사용하여 검증하고, 서해대교에서 계측한 현장데이터에 적용하였다.
본 연구의 목적은 비선형 불연속 시스템인 공간 트러스에 멀티스텝 테일러 해법을 적용하는 것과 비선형 동적 응답 및 불안정 특성을 분석하는 것이다. 해석적 접근에 기초한 보다 정밀한 해는 공간 구조물의 역 문제나 또는 불안정 문제를 다루는데 매우 필요하며, 이는 지배방정식의 비선형성에 기인한다. 따라서 기하학적 비선형을 고려하여 지배 운동 방정식을 유도하였으며, 테일러 해법을 이용하여 정밀한 해석적 해를 구하였다. 해석 방법의 정밀도 검증을 위해서 단일자유도 모델을 채택하였으며, 테일러 해법을 이용한 결과를 4차 룬게-쿠타 법과 비교하였다. 또한, 스텝 하중을 받는 모델의 동적 불안정과 좌굴 특성을 고찰하였다. 두 해석 방법의 비교 결과는 매우 잘 일치하였고, 동적 응답과 위상공간에서의 끌개는 스텝하중 아래에서의 동적 좌굴 현상과, 모델에 감쇠가 미치는 영향을 잘 설명할 수 있음을 보여주었다. 해석결과에서 비감쇠 시스템과 감쇠 시스템의 동적 좌굴 하중 레벨은 각각 정적 좌굴 하중 레벨의 약 77%와 83%의 범위로 나타났다.
대공간 건축물의 특징 중 경량화 된 지붕 구조 및 재료의 사용으로 인해 지붕면의 손상이나 파괴 등의 피해가 많다. 대규모 경기장의 경우에는 지붕의 구조가 철골 트러스와 인장케이블을 기반으로 테프론이라는 막재료를 사용하여 구조체를 감싸거나 덮는 형태로 많이 설계가 되는데, 특히 이 막재료의 피해가 많으며 심각한 상황이다. 이러한 사례를 통해 대공간 건축물의 지붕에 대한 내풍설계 연구는 아직 미흡한 상태임을 알 수 있다. 본 논문은 쌍곡포물선 대공간구조물의 지붕의 형태에 대한 공기역학적인 특성을 알아보기 위하여 풍압실험과 유체해석을 실시하였다. 실험결과 바람이 불어오는 방향의 지붕 모서리에서 가장 큰 최소피크외압계수가 나타나지만 지붕의 길이방향으로 갈수록 최소피크풍압계수는 감소하고 있었다.
본 연구에서는 다설계 변수와 다제약 조건으로 구성된 단면, 형상 및 위상을 동시에 고려하는 구조물의 이산화 최적설계문제를 유전자알고리즘을 이용하여 체계화하였다. 본 연구에서는 유전자알고리즘의 적용방법을 초기화절차, 진화적 절차 그리고 유전적 절차로 구성하였다. 초기화절차에서는 한 세대의 개체 수만큼 염색체를 생성하고 진화적 절차는 구조해석의 결과를 분석하여 적합도를 계산하였다. 그리고 유전적 절차는 번식과 교배 및 돌연변이를 통하여 다음세대의 유전자를 생성하게된다. 이렇게 진화적 절차와 유전적 절차를 반복 수행하여 최적 해를 탐색한다. 본 연구에서는 설계자가 궁극적 목표로 하는 구조물의 응력 해석과 단면, 형상 및 위상최적설계를 동시에 수행할 수 있는 이산화 최적설계프로그램을 개발하고, 설계 예를 들어 비교 고찰하였다.
일체형 삼각 트러스 형태의 철선을 아연도금 강판에 용접한 철선일체형 데크 플레이트는 슬래브 시공 시 현장시공 최소 및 동바리와 지보공 등 거푸집 공사비 절감을 목적으로 개발되어 이미 많은 현장에 적용되고 있다. 본 연구에서는 철선일체형 데크 플레이트 시스템의 구조성능 평가를 위해 상부철선, 하부철선, 래티스 철선, 경간, 단부가공방법을 변수로 채택하여 총 32개의 시험체를 실물크기로 제작하여 실험적 연구를 수행하였다. 연구결과 시험체의 최종파괴형태 변화 및 단부가공방법이 시험체의 구조 성능에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 경간 3.2m 시험체는 래티스 철선으로 ${\Phi}4.5$를 사용해도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다.
최근 공학분야에서 다루어지고 있는 문제의 규모가 대형화하고 있으며 이러한 대형구조물의 구조설계는 부재의 강도설계 및 절점의 변위조절을 위하여 많은 수의 구조해석을 요구한다. 한 대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산 시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제에 대한 대안으로 다수의 개인용 컴퓨터들을 네트워크로 연결하여 고성능 병렬연산시스템을 구성하고 이에 적합한 두 가지 형태의 분산구조방정식해법들을 반복법인 PCG 알고리즘을 이용하여 개발하였다. 대형구조물을 위한 분산구조해석법은 구조해석 과정에 요구되는 각 컴퓨터 상호 간의 통신회수와 통신량을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 분산구조해석법의 성능은 대규모 3차원 트러스 구조물 및 144층 가새 튜브구조물의 구조해석에 적용하여 분석하였다.
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.
본 논문은 GFRP-데크와 콘크리트를 합성한 1방향 슬래브 시스템을 제안하고자 기존의 철근트러스-데크 합성슬래브와의 비교실험을 통하여 휨성능에 대한 구조실험을 수행하였다. 실험결과 휨성능은 제안된 GFRP 합성슬래브의 시험체들이 비교시험체들 보다 우수하게 나타나, 재료의 적절한 품질관리가 이루어진다면 GFRP가 갖고 있는 내부식성의 장점을 살릴 수 있는 배기가스나 염분에 많이 노출된 건축물에 매우 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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