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In this study, an algorithm applying deep learning to the truss structures was proposed. Deep learning is a method of raising the accuracy of machine learning by creating a neural networks in a computer. Neural networks consist of input layers, hidden layers and output layers. Numerous studies have focused on the introduction of neural networks and performed under limited examples and conditions, but this study focused on two- and three-dimensional truss structures to prove the effectiveness of algorithms. and the training phase was divided into training model based on the dataset size and epochs. At these case, a specific data value was selected and the error rate was shown by comparing the actual data value with the predicted value, and the error rate decreases as the data set and the number of hidden layers increases. In consequence, it showed that it is possible to predict the result quickly and accurately without using a numerical analysis program when applying the deep learning technique to the field of structural analysis.
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Turing, A. M. / 1950 / Computing Machinery and Intelligence / Mind 49:433~460
Hajela, P. / 1991 / Neurobiological computational models in structural analysis and design / Computers & Structures 41(4):657~667
Biedermann, J. D. / 1997 / Representing Design Knowledge with Neural Networks / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 12(4):277~285
Li, S. / 2000 / Global flexibility simulation and element stiffness simulation in finite element analysis with neural network / Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 186(1):101~108
Lee, S. H. / 2018 / Background Information of Deep Learning for Structural Engineering / Archives of Computational Methods in Engineering 25(1):121~129
Hajela, P. / 1991 / Neurobiological computational models in structural analysis and design / Computers & Structures 41(4):657~667
Biedermann, J. D. / 1997 / Representing Design Knowledge with Neural Networks / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 12(4):277~285
Li, S. / 2000 / Global flexibility simulation and element stiffness simulation in finite element analysis with neural network / Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 186(1):101~108
Lee, S. H. / 2018 / Background Information of Deep Learning for Structural Engineering / Archives of Computational Methods in Engineering 25(1):121~129
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