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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jong-Jae Lee (한국과학기술원) Chung-Bang Yun (한국과학기술원)
저널정보
대한토목학회 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.11 No.2
발행연도
2007.3
수록면
111 - 120 (10page)

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In this paper, the damage location of a bridge is identified using probabilistic neural networks. At first, modal parameters are identified from the ambient vibration data, and are utilized as the feature vectors for probabilistic neural networks. The class to be identified is defined according to the location of damaged structural members. To deal with a lot of structural members, the number of classes is reduced by grouping neighboring elements to one class. The effectiveness of the proposed method was demonstrated by means of a numerical example analysis on a simply supported bridge model with multiple girders, and by a field test on the northernmost span of the old Hannam Grand Bridge over the Han River in Seoul, Korea.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Probabilistic Neural Networks for Damage Detection
3. A Numerical Example Analysis
4. Field Tests on a Steel Girder Bridge
5. Conclusion
Acknowledgement
References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-531-019174960