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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
53 - 60 (8page)

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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 proposed by the authors are applied to substructure on-line tests and their results are compared with those by conventional test schemes. The results show that the new testingscheme successfully reproduce the dynamic behavior of model structure.
#뉴랄-네트워크 #부분구조 유사동적 실험 #입력층 성분 #기준화 기법 #이력특성 #Neural Network #Substructure On-Line Test #Input Layer Component #Normalization Method #Hysteresis Characteristic

목차

Abstract
1. 서론
2. 부분구조 유사동적 실험으로의 뉴랄-네트워크 적용
3. 부분구조 유사동적 실험
4．실험결과
5．결론
참고문헌

참고문헌 (13)

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中島正愛 / 1990 / サブストラクチャ仮動的実験のための数値積分法，－サブストラクチャ法を用いた仮動的実験の開発－ / 日本�建築学会論文報告集 (417):107~117 google schola 堤英明 / 1990 / サブストラクチャ方法を用いた仮動的実験の開発（その1～その3） / 第8回 日本W地震工学シンポシウム :1941~1952 google schola Won-Jik YANG / 2003 / The Application of Neural Network to Substructure On-line Test and Learning Algorithm / Proceedings f the Japan Concrete Institute 25:1219~1224 google schola Won-Jik YANG / 2003 / Evaluation of Earthquake Response Analysis Using the Neural Network / Proceedings of the Japan ssociation for Earthquake Engineering :298~299 google schola Won-Jik YA / 2004 / Research on the Precision Improvement of the Substructure Online Test by Hysteresis Estimation echnique of Neural Network / Journal of Structural Engineering Architectural Institute of Japan 50B:287~292 google schola

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