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한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제10권 제2호
발행연도
2006.1
수록면
153 - 164 (12page)

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구조물이 손상을 받으면 그 구조물의 동적특성인 고유진동수, 감쇠비, 모드형상 등이 변한다. 본 논문에서는 구조물이 손상을 받을 때 고유진동수의 감소율에 대한 특성을 알아보고 그 감소율을 이용한 구조물의 손상평가를 다룬다. 손상의 유무뿐만 아니라 손상의 위치와 정도까지도 고유진동수의 감소율만으로 파악하고자 하였으며 인공신경망을 이용하였다. 신경망에 사용되는 자료는 다른 연구와 달리 해석 자료로부터 얻어지는 오차 없는 자료뿐만 아니라 실측자료를 가상하여 오차를 포함하는 자료를 대상으로 하였으며, 고유진동수의 감소율로 훈련된 인공신경망을 활용하여 구조물의 손상 위치와 정도를 파악할 수 있었다.
#고유진동수 #감쇠비 #모드형상 #손상평가 #인공 신경망 #Natural Frequencies #Damping Ratios #Mode Shapes #Damage Detection #Artificial Neural Network

목차

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참고문헌 (7)

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Pandey / 1991 / Damage detection from changes in curvature mode shapes Journal of Sound and Vibration 145 : 321 ~ 332 google schola Sampaio, R.P.C / 1999 / Damage detection using the] Frequency-Response-Function curvature method 226 (5) : 1029 ~ 1042 google schola 신수봉 / 1997 / 모드자료를 이용한 교량의 손상진단에 대한 수치모의실험 17 (1-6) : 925 ~ 934 google schola 오병환 / 1997 / 정적변위 및 동특성 측정자료를 이용한 구조물의 손상도 추정 17 (1-3) : 383 ~ 396 google schola 윤정방 / 1990 / 구조물 손상의 추정을 위한 Inverse Modal Perturbation 기법 10 : 35 ~ 42 google schola

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