부분구조 유사동적 실험을 위한 뉴랄-네트워크의 실시간 이력특성 학습기법의 개발

양원직

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양원직

저널정보: 대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 大韓建築學會論文集構造系第24卷第3號

발행연도: 2008.3

수록면: 43 - 51 (9page)

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In general, hysteresis models that are applied to a numerical analysis part of substructure on-line tests do not refer to an experimental behavior of members/subassemblage under loading tests on real-time basis. The objective of this study is to develop a new experimental technique for substructure on-line tests based on nonlinear hysteresis characteristics estimated with a neural network. New learning algorithms for the network applicable to substructure on-line tests are proposed focusing on input layer components and a normalization method for input data, and their validity is examined through several numerical analyses. The results show that the new algorithms proposed herein successfully reproduce the dynamic behavior of model structures.

#뉴랄-네트워크 #부분구조 유사동적 실험 #입력층 성분 #기준화 기법 #이력특성 #Neural Network #Substructure On-Line Test #Input Layer Component #Normalization Method #Hysteresis Characteristic

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Motohiko Hakuno / 1969 / Dynamic destructive test of a cantilever beam, controlled by an analog-computer / The Japan Society of Civil Engineers (171):1~9

Koichi Takanashi / 1975 / Non-linear earthquake response analysis of structures by a computer-actuator on-line system (Part 1 Detail of the System) / Journal of Structural and Construction Engineering Architectural Institute of Japan 229:77~83

Kohsuke Yamamoto / 1992 / Modeling of Hysteretic Behavior with Neural Networks and Its Application to Non-linear Dynamic Analysis / Journal of Structural Engineering Architectural Institute of Japan 38A:85~94

C. Zavala / 1994 / Neural Network Predictor in Hybrid Earthquake Response:Performance and Applicability / Journal of Structural Engineering 40B

J. Ghaboussi / 1995 / Active Control of Structures Using Neural Networks / Journal of Engineering mechanics Division ASCE 121(4):555~567

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양원직

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