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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이경주 (아주대학교) 이진우 (아주대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제45권 제12호(통권 제435호)
발행연도
2021.12
수록면
1,109 - 1,116 (8page)
DOI
10.3795/KSME-A.2021.45.12.1109

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본 연구에서는 모드 중첩법으로 표현된 구조물의 강제 진동 응답에서 각 고유 모드의 기여도를 합성곱 신경망 모델을 이용하여 추정하는 방법론을 제시하고, 외팔보에 적용하여 제시한 방법론의 유효성을 입증한다. 과도 응답이 사라진 후에 조화 가진력에 의한 구조물의 강제 진동 거동은 해당 구조물이 갖는 고유 모드들의 선형 조합으로 표현할 수 있다. 각 고유 모드의 기여도는 가진력의 주파수, 가진 위치와 크기의 분포 등에 따라 달라지기 때문에 기여도가 큰 몇 개의 고유 모드만 사용하여 강제 진동거동을 근사적으로 표현할 수 있다. 이런 기여도를 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 제안하고, 알맞은 입력과 출력 데이터를 사용하여 딥러닝 모델을 학습시킨다. 학습이 완료된 딥러닝 모델은 높은 정확도를 갖는 것을 알 수 있었고, 이런 결과가 응용될 수 있는 분야를 살펴본다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 모달 해석과 모드 기여도
3. 학습 데이터 생성
4. 합성곱 신경망을 이용한 모드 기여도 추출
5. 결론과 응용 전망
참고문헌(References)

참고문헌 (23)

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