인공신경망을 이용한 철골모멘트골조 접합부의 회전강성 손상예측

최세운

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최세운

저널정보: 한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제22권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 107 - 114 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

인공신경망을 이용한 철골모멘트골조 접합부의 회전강성 손상예측

최세운 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 2018.01 학술저널

2017

보-붕괴 모드를 가지는 철골모멘트골조의 손상평가에 관한 기초 연구

최세운 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2017.10 학술대회자료

2016

인공신경망을 이용한 철골모멘트골조의 손상평가에 관한 기초연구

최세운 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2016.10 학술대회자료

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본 연구는 인공신경망을 이용해 철골모멘트골조의 접합부 손상을 예측하는 기법을 제안한다. 인공신경망의 입력층에는 기둥 부재의 휨모멘트, 고유진동수, 모드형상 정보가 사용되며, 출력층에는 구조물 접합부의 회전강성 손상지표가 사용한다. 손상지표는 각 접합부의 손상정도를 의미한다. 5층 철골모멘트골조 예제의 수치해석을 통해 훈련 및 검증용 데이터를 생성한다. 총 829가지의 손상 시나리오가 고려된다. 시뮬레이션은 OpenSees를 이용해 반복 실행하여 데이터를 얻도록 하였으며, 훈련용 데이터를 생성할 때 회전 강성의 손상은 1.0, 0.75, 0.5 등 세 가지 중 하나의 값을 가지도록 하였다. 예제 검증을 통해 제시하는 기법은 손상 위치 및 수준을 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 제시하는 기법은 손상지표, 1차, 2차 고유진동수 및 모드형상 등에 대해 매우 유사한 결과를 제시하는 것으로 확인되었다.

#Artificial neural network #Damage detection #Rotational stiffness #Steel moment frame

참고문헌 (30)

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유석형 / 2013 / 모드형상을 이용한 전단형 건물의 손상 위치 추정 / 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 17(1):124~132

유석형 / 2014 / 동적응답신호를 이용한 전단형 건물의 손상추정 / 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 18(3):101~107

Kim, J. T. / 2003 / Damage Identification in Beam-Type Structures: Frequency-Based Method vs Mode-Shape-Based Method / Engineering Structures 25(1):57~67

Peeters, B. / 2001 / Vibration-Based Damage Detection in Civil Engineering: Excitation Sources and Temperature Effects / Smart Materials and Structures 10(3)

Doebling, S. W. / 1998 / A Summary Review of Vibration-Based Damage Identification Methods / Shock and Vibration Digest 30(2):91~105

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주요연구분야 공학 > 기타공학 > 안전공학

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