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There has been considerable recent interest in deep learning techniques for structural analysis and design. However, despite newer algorithms and more precise methods have been developed in the field of computer science, the recent effective deep learning techniques have not been applied to the damage detection topics. In this study, we have explored the structural damage detection method of truss structures using the state-of-the-art deep learning techniques. The deep neural networks are used to train knowledge of the patterns in the response of the undamaged and the damaged structures. A 31-bar planar truss are considered to show the capabilities of the deep learning techniques for identifying the single or multiple-structural damage. The frequency responses and the elasticity moduli of individual elements are used as input and output datasets, respectively. In all considered cases, the neural network can assess damage conditions with very good accuracy.
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Achenbach, J. D. / 2009 / Structural health monitoring - What is the prescription? / Mechanics Research Communications 36(2):137~142
Aktan, A. E. / 2000 / Issues in Infrastructure Health Monitoring for Management / Journal of Engineering Mechanics 126(7):771~724
Shon, H. / 2004 / A Review of Structural Health Monitoring Literature:1996-2001
이승혜 / 2013 / 역 최적화 방법을 이용한 트러스 구조물의 손상탐지 / 한국강구조학회 논문집 25(4):441~449
Rosenblatt, F. / 1958 / The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain / Psychological Review 65(6):386~408
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이승혜 / 2013 / 역 최적화 방법을 이용한 트러스 구조물의 손상탐지 / 한국강구조학회 논문집 25(4):441~449
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