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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김찬영 (한국해양대학교) 하승현 (한국해양대학교)
저널정보
한국전산구조공학회 한국전산구조공학회논문집 한국전산구조공학회논문집 제33권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
359 - 366 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

인공신경망을 활용한 시뮬레이션 기반 해양구조물 손상 추정
김찬영 해양공 2021.01 학위논문

2020

인공 신경망을 사용한 시뮬레이션 기반 헬리데크 손상 추정
김찬영 ,  하승현 한국전산구조공학회논문집 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.
#인공 신경망 #손상 추정 #헬리데크 #모드 해석 #패턴 인식

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ANSYS Inc. / 2017 / ANSYS Mechanical APDL Command Reference, Release 18.2 google schola Bakhary, N. / 2007 / Damage Detection Using Artificial Neural Network with Consideration of Uncertainties / Eng. Struct 29:2806~2815 google schola Elshafey, A. A. / 2010 / Damage Detection in Offshore Structures Using Neural Networks / Mar. Struct 23:131~145 google schola 정태원 / 2017 / 위상 최적설계를 활용한 캔틸레버식 헬리데크 경량화 연구 / 한국전산구조공학회논문집 30(5):453~460 dbpia 이종원 / 2017 / 재킷식 해상풍력터빈 지지구조물의 손상추정기법 / 한국산학기술학회논문지 18(8):64~71 dbpia

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