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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
성희준 (서울대학교) 조맹효 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2017년도 학술대회
발행연도
2017.11
수록면
1,688 - 1,691 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

인공신경회로망과 적합직교분해법을 이용한 고유 모드와 변환 행렬의 구축 및 이를 통한 시스템 식별 기법
성희준 ,  장성민 ,  조맹효 대한기계학회 춘추학술대회 2019.11 학술대회자료

2017

인공 신경 회로망을 이용한 구조 시스템 식별 기법 개발
성희준 ,  조맹효 대한기계학회 춘추학술대회 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Various system identification methods have been introduced through many manners by using numerical techniques to validate a complicated structures which have been described in FEM by comparing measured modal data. The objection of this work is to propose a method to identify a structure by comparing measured modal data to the numerical FEM data. Identified structures will improve the accuracy to the numerical model by minimizing the differences between those two models. Numerical base-line model is constructed by using FEM and will be compared to perturbed model by solving inverse problem. Measured modal responses, which are eigenvalues and eigenvectors, will be applied to satisfy the equilibrium and to minimize the differences of modal responses between the original model and the perturbed model. In this study, a neural networks-based detection method using modal properties is presented as a method for the identification which can effectively consider the modeling errors. Due to lack of number of the sensors, degrees of freedom-based reduction method has been applied to restore full model. As neural network has been applied for identification method, efficiency in calculation time is expected to improve.
#Structural system identification(구조 시스템 식별) #inverse perturbation method (역섭동법) #artificial neural network(인공 신경 회로망)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Structural system identification
3. Artificial neural network
4. Conclusion
참고문헌

참고문헌 (0)

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