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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.28 No.3
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 391 - 405 (15page)
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Wind-induced dynamic response of the nonlinear structure is critical for the structural safety and reliability. The traditional approaches for this response including observation or simulation focus on the structural health monitoring, the experiment, or finite element model development. However, all these approaches require high cost or computational investment. This paper proposes to predict the wind-induced dynamic response of the nonlinear structure with a novel deep learning approach, LSTM, and applies this in a structural lifeline system, the transmission tower-line system. By constructing the optimized LSTM architectures, the proposed method applies to both the linear structure, the single transmission tower and the nonlinear structure, the transmission tower-line system, with promising results for the dynamic and extreme response prediction. It can conclude that the layers and the hidden units have a strong impact on the LSTM prediction performance, and with proper training data set, the computational time can significantly decrease. A comparison surrogate model developed by CNN is also utilized to demonstrate the robustness of the LSTM-based surrogate model with limited data scale.
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1999 / ASCE 7-98, Minimum Design Loads for Buildings and Other Structures / American Society of Civil Engineers
Ramon Zatarain Cabada / 2020 / Hyperparameter optimization in CNN for learning-centered emotion recognition for intelligent tutoring systems / Soft Computing 24(10):7593~7602
Genda Chen / 2001 / Fatigue Assessment of Traffic Signal Mast Arms Based on Field Test Data Under Natural Wind Gusts / Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 1770(1):188~194
Fubin Chen / 2011 / Wind effects on a long-span beam string roof structure: Wind tunnel test, field measurement and numerical analysis / Journal of Constructional Steel Research 67(10):1591~1604
A. G. Davenport / 1961 / The spectrum of horizontal gustiness near the ground in high winds / Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 87(372):194~211
Ramon Zatarain Cabada / 2020 / Hyperparameter optimization in CNN for learning-centered emotion recognition for intelligent tutoring systems / Soft Computing 24(10):7593~7602
Genda Chen / 2001 / Fatigue Assessment of Traffic Signal Mast Arms Based on Field Test Data Under Natural Wind Gusts / Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 1770(1):188~194
Fubin Chen / 2011 / Wind effects on a long-span beam string roof structure: Wind tunnel test, field measurement and numerical analysis / Journal of Constructional Steel Research 67(10):1591~1604
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