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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.5
- 수록면
- 1,799 - 1,802 (4page)
이용수
초록· 키워드
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In this paper, damage identification for foundation-structure interface of harbor caisson structure using frequency response-based artificial neural network (ANN) is presented. To achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, frequency-response-based ANN model is designed. Power spectral densities (PSDs) are employed as the input parameter. Secondly, caisson-structure FE model is constructed to evaluate the performance of ANN-based damage identification procedure, numerically. Thirdly, training scenarios are designed and changes of frequency domain responses are analyzed. Finally, neural networks are trained for the training scenario and foundation-structure damage of harbor caisson is identified.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 주파수응답기반 인공신경망 모델
3. 주파수응답기반 인공신경망을 이용한 항망케이슨 지반-구조 손상식별
4. 요약 및 결론
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-472-003623275