• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.27-37
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• 2024

본 연구에서는 직접 알고리즘이 적용된 역해석 기법을 이용하여 실제 흙막이 벽체 현장 2개소를 대상으로 역해석을 수행하였으며 이를 유전알고리즘과 비교하여 역해석 기법의 적정성을 평가하였다. 또한, 프로그램의 효과적인 활용방안을 제시하기 위해 역해석 입력값인 계측 데이터를 굴착단계별로 다르게 입력한 후 역해석 결과(변위, 부재력)의 적용성을 검토하였다. 연구 결과, 직접알고리즘과 유전알고리즘 모두 적용성이 높으나 본 프로그램에 대한 최적화는 직접알고리즘이 더 잘 예측되는 것으로 평가되었다. 또한 직접알고리즘이 적용된 역해석 프로그램을 효과적으로 사용하기 위해서는 최종 굴착단계가 8단계~11단계인 현장을 대상으로 7단계 굴착시의 계측데이터를 입력할 경우 비교적 정확한 흙막이 거동을 예측할 수 있는 것으로 평가되었다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.65-84
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• 2002

The Observational Method proposed by Terzaghi can be applied for the safe and economic construction projects where the exact prediction of the behavior of the structures is difficult as in the underground excavation. The method consists of measuring lateral displacement, ground settlement and axial force of supports in the earlier stage of the construction and back analysis technique to find the best fit design parameters such as earth pressure coefficient, subgrade reaction etc, which will minimize the gap between calculated displacement and measured displacement. With the results, more reliable prediction of the later stage can be obtained. In this study, back analysis programs using the Direct Method, based on the Hill Climbing Method were made and evaluated, and to overcome the limits of the method, Genetic Algorithm(GA) was applied and tested for the actual construction cases.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2000년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.479-484
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• 2000

The reliable estimation of the system parameters and the accurate prediction of the system behavior are important to design tunnel safely and economically. Therefore, the back analysis using the field measurements data is useful to evaluate the geotechnical parameter for tunnel. In the back analysis method, the selection of initial value and uncertainty of field measurements influence significantly on the analysis result. In this paper, to overcome uncertainty of field measurements, we performed the back analysis using the displacement data gained at each step of excavation and support.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.271-278
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• 2002

Recently, deep excavation for high-rise buildings occurs frequently to accommodate the rapidly increasing population in urban area. The stability of the earth retaining structures for deep excavation becomes more critical. The behavior of the earth retaining structures should be accurately predicted in a design stage, but the predicted behavior is different from the measured data due to uncertain soil properties and problems in construction. In this study the back-analysis using Powell's optimization theory was performed to match the measured deflection and results obtained from back-analysis were presented.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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• pp.293-297
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• 1998

This paper presents a newly developed speed sensorless drive using RLS based on Neural Network Training Algorithm. The proposed algorithm has just the time-varying learning rate, while the wellknown back-propagation algorithm based on gradient descent has a constant learning rate. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than that of the back-propagation algorithm. The theoretical analysis and experimental results to verify the effectiveness of the proposed control strategy are described.

• 터널과지하공간
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• 제12권1호
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• pp.37-42
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• 2002

본 연구에서는 터널의 주요 설계정수인 탄성계수와 측압계수를 산정 할 수 있는 역 해석 알고리즘을 개발하였다. 해석 알고리즘은 범용 유한차분해석 프로그램인 FLAC의 해석과정 내에 직접탐색법 알고리즘을 이용한 FISH 문을 삽입함으로써 구성하였다. 기존 연구에서 사용한 탄성모델에 대하여 본 연구에서 개발한 역 해석 알고리즘의 적합성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 역 해석 알고리즘은 기존 역 해석 기법에 비해 더 적은 반복연산에 더 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.183-193
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• 2016

운영 중 터널의 역해석을 통한 안정성 평가는 다루기 어려운 개념이다. 특히, 해저터널처럼 라이닝이 상대적으로 두껍게 시공된 경우에 발생하는 내공변위가 작기 때문에, 일반적으로 터널 역해석에 사용되는 변위 기반의 터널 역해석에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 여기서는 FLAC3D 프로그램에 내장된 FISH 언어를 사용해서, 다양한 역해석 알고리즘 중에 차분진화 알고리즘의 구축을 통한 터널 역해석에 대한 적용성을 확인하였다. 또한, 변위 기반의 알고리즘 구축과 더불어 응력 계측값 등 다양한 인자의 적합성을 확인하여 터널 라이닝의 안정성을 평가하고자 한다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권1호
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• pp.81-87
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• 2008

본 연구는 복개터널 안정해석시 이용되는 불확실한 지반물성값을 계측자료로부터 최적화하는 역해석에 관한 연구이다. 이 문제에 적합한 최적화 알고리즘을 선택하기 위하여 Simplex방법, Powell방법, Rosenbrock방법, Leverberg-Marquardt방법의 최적화 알고리즘을 가상의 지반굴착문제에 적용하여 소정의 정확성으로 최적해를 구할 수 있는 신뢰도와 변수평가에 소요되는 연산속도에 관하여 비교분석하였다. 해석결과 각 방법모두 허용규준을 만족한 후 정해에 수렴하였고, 함수평가에 소요되는 연산속도에서 최소자승법의 Levenberg-Marquardt방법과 Rossenbrock방법이 효율적으로 수행되는 것으로 나타났다. 한편 복개터널의 탄성계수와 포아송비를 역해석한 결과 역해석시 고려되는 계측점의 수가 증가할수록 설계변수를 정확하게 평가할 수 있었으며 소요되는 연산속도도 개선되는 것으로 나타났다.

• 전기학회논문지
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• 제62권9호
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• pp.1240-1248
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• 2013

This paper describes a switching-level operation analysis of BTB(Back-To-Back) converter for HVDC(high voltage DC) application based on MMC(modular multi-level converter). A switching-level operation analysis for BTB converter is very important to understand the converter operation in detail and check the voltage and current transients in each components. However, the development of switching-level simulation model for the actual size BTB Converter is very difficult because the MMC normally has more than 150 sub-modules for each arm. So, a switching level simulation model for the 11-level MMC-based BTB converter was developed with PSCAD/EMTDC software, which has 12 sub-modules for the positive arm and another 12 sub-modules for the negative arm. The DC-voltage balance algorithm, the circulating-current reduction algorithm, the harmonic reduction algorithm, and the redundancy operation algorithm were included in this simulation model. The developed simulation model can be utilized to analyze the MMC-based BTB converter for HVDC application in switching level and to develop the protection scheme for the MMC-based BTB converter for HVDC application.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.384-387
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• 1998

This paper presents a newly developed speed sensorless drive using RLS(Recursive Least Squares) based on Neural Network Training Algorithm. The proposed algorithm based on the RLS has just the time-varying learning rate, while the well-known back-propagation (or generalized delta rule) algorithm based on gradient descent has a constant learning rate. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than that of the back-propagation algorithm. The RLS based on NN is used to adjust the motor speed so that the neural model output follows the desired trajectory. This mechanism forces the estimated speed to follow precisely the actual motor speed. In this paper, a flux estimation strategy using filter concept is discussed. The theoretical analysis and experimental results to verify the effectiveness of the proposed analysis and the proposed control strategy are described.