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한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제11권 제1호
발행연도
2007.1
수록면
103 - 112 (10page)

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구조 재료와 시공기술의 발달로 구조물은 높고 길게 설계할 수 있게 되었으나, 그에 따른 진동문제와 사용성에 관한 문제가 발생하였고, 구조물의 과다한 변위는 구조물에 심각한 손상을 발생시켰다. 이러한 구조물의 진동 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 구조물의 상태벡터와 제어력만으로 구성된 훈련패턴을 기본으로 하여 인공신경망이론과 확률신경망이론을 사용하여 구조물의 진동을 능동제어하는 방법을 제안하였다. 구조물의 제어를 위해 LQR 제어알고리즘을 이용하여 구조물의 상태벡터와 제어력을 구한 후, 상태벡터를 입력으로 제어력을 출력으로 하는 인공신경망과 확률신경망의 훈련패턴을 구성하였다. 제안된 방법을 사용하여 Northridge 지진하중을 받는 3층 빌딩구조물을 제어하였고, 제안된 인공신경망과 확률신경망의 제어 결과를 비교하였다.
#확률신경망 #훈련유형 #능동제어 #제어이득 #Probabilistic nerual network #PNN) #Training pattern #Active control #Control gain

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/ 19622006년7월18일 / On estimation of a probability density function and mode Annals of Mathematical Statistics : 1065 ~ 1076 google schola / 1966 / Estimation of a multivariate density Annals of the Institute of Statistical Mathematics : 179 ~ 189 google schola / 1972 / Concept of structural control Journal of Structure : 1567 ~ 1574 google schola / 1995 / Active control of structure using neural networks 121 (4) : 555 ~ 567 google schola / 1995 / Neural network for structural control 9 (2) : 168 ~ 176 google schola

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