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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고병찬 (건양대학원) 허광희 (건양대학원) 박채린 (건양대학원) 서영득 (지진방재연구센터) 김충길 (건양대학원)
저널정보
한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제24권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
77 - 84 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

사장교의 케이블 손상 검출을 위한 CIMD 손상평가 기술 개발
고병찬 학과 2021.01 학위논문

2020

사장교의 케이블 손상 검출을 위한 변동성이 고려된 손상평가 기술 개발
고병찬 ,  허광희 ,  박채린 외 2명 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 사장교와 같은 장대형 구조물의 손상위치를 판단할 수 있는 손상평가 기법을 개발하고, 개발한 기법의 성능을 실험을 통하여 검증하고자 하였다. 손상평가 기법은 무손상 데이터가 확보되지 않은 상태에서 구조물의 손상평가가 가능하고, 구조물의 응답 데이터의 분석만으로 손상위치를 판단할 수 있는 데이터를 추출하는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 완성하기 위하여, 손상 위치 판별을 위하여 통계적 패턴인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리(IMD : Improved Mahalanobis Distance) 이론에 기반하여 변동성이 고려된 손상평가 기법을 개발하였다. 개발한 손상평가 기법에는 구조물의 고유한 정보에 기반한 Simulation 프로그램을 반영하여 다양한 외력에 따른 구조물의 무손상 응답을 출력하도록 하였다. 개발한 기법의 성능을 실험적으로 평가하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 케이블 손상실험을 수행하였다. 그 결과, 변동성이 고려된 손상평가 기법은 외력에 따른 무손상 데이터를 자동으로 출력하고, 출력된 무손상 데이터와 계측된 손상 데이터의 분석을 통하여 케이블의 손상 위치를 판단할 수 있는 정보를 추출하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.
#손상평가 기술 #통계적 패턴인식 기술 #변동성 #SHM #사장교

목차

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Amezquita-Sanchez, J. P. / 2014 / Signal Processing Techniques for Vibration-Based Health Monitoring of Smart Structures / Archives of Computational Methods in Engineering 23(1):1~15 google schola Meruane, V. / 2011 / An hybrid real genetic algorithm to detect structural damage using modal properties / Mechanical Systems and Signal Processing 25(5):1559~1573 google schola Lederman, G. / 2014 / Damage quantification and localization algorithms for indirect SHM of bridges / Proc. Int. Conf. Bridge Maint., Safety Manag google schola Abdeljaber, O. / 2017 / Real-time vibration-based structural damage detection using one-dimensional convolutional neural networks / Journal of Sound and Vibration 388:154~170 google schola Teng, Z. / 2020 / Structural Damage Detection Based on Real-Time Vibration Signal and Convolutional Neural Network / Applied Sciences 10(14):4720 google schola

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