• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 1997.04a
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• pp.61-70
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• 1997

This paper presents several modeling methods to analyze the stub-girder system, testifies those methods base on actual test results for the behavior of the simply supported stub-girder system, and finally, by changing the boundary conditions in those models, predicts the behavior of the fixed end stub-girder system. Two different methods are used for the structural modeling. In the first method, the stub-girder is modeled as a vierendeel truss girder, and in the second method, as a finite element model. Both methods use the finite element analysis software package LUSAS™ for linearly elastic analyses and nonlinear analyses.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.241-252
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• 1998

본 논문은 신경망 근사 해석 모델의 원형을 스터브 거더의 거동 해석에 적용하고, 이 과정 중에 발생한 문제점을 파악하여 해결책을 제시함으로써, 앞서 개발한 원형 모델을 스터브 거더 시스템에 적합하도록 발전시키는데 목적이 있다. 스터브 거더의 해석 변수는 주어진 시간 내에 시뮬레이션이 가능하게 7개, 해석 결과값은 탄성 처짐뿐만 아니라 응력까지 고려하여 총 4개의 결과값을 동시에 고려하고, 학습 패턴 수는 총 143개를 사용하였다. 근사해석의 정확도를 향상시키고 학습의 수렴성을 보장하기 위하여 다양한 시뮬레이션을 수행하여 은닉층 뉴런 수, 학습 패턴 그리고 최대 에러의 관계를 규명하고, 이 결과를 바탕으로 신경망 근사 해석 모델 개발 단계를 수정하여 제안하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.273-281
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• 1997

In the structural analysis, artificial neural networks as a parallel computational model that is similar to the human brain and can self-organize complex nonlinear relationships without making assumptions is introduced. The purpose of this paper is to develop the Neural Network for Approximate Structural Analysis(NNASA) to predict the behaviour of the stub-girder system. As an initial stage, the paper presents the development of the prototype of NNASA based on the problem related to the deflection of a simple beam, and shows the verification of this model by two examples.