• 제목/요약/키워드: 스터브거더 시스템

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신경망 근사 해석 모델에 의한 스터브 거더의 거동 예측 (Prediction for the Structural Behavior of the Stub-Girder System Using the Neural-Network-Based Model)

  • 이승창;박승권;이병해
    • 전산구조공학
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    • 제11권3호
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    • pp.241-252
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    • 1998
  • 본 논문은 신경망 근사 해석 모델의 원형을 스터브 거더의 거동 해석에 적용하고, 이 과정 중에 발생한 문제점을 파악하여 해결책을 제시함으로써, 앞서 개발한 원형 모델을 스터브 거더 시스템에 적합하도록 발전시키는데 목적이 있다. 스터브 거더의 해석 변수는 주어진 시간 내에 시뮬레이션이 가능하게 7개, 해석 결과값은 탄성 처짐뿐만 아니라 응력까지 고려하여 총 4개의 결과값을 동시에 고려하고, 학습 패턴 수는 총 143개를 사용하였다. 근사해석의 정확도를 향상시키고 학습의 수렴성을 보장하기 위하여 다양한 시뮬레이션을 수행하여 은닉층 뉴런 수, 학습 패턴 그리고 최대 에러의 관계를 규명하고, 이 결과를 바탕으로 신경망 근사 해석 모델 개발 단계를 수정하여 제안하였다.

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양단 고정된 스터브 거더 시스템의 해석 모델 개발 (Development of the Analytical Model for the Fixed End Stub-Girder System)

  • 백종성;이승창;이병해
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 1997년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.61-70
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    • 1997
  • This paper presents several modeling methods to analyze the stub-girder system, testifies those methods base on actual test results for the behavior of the simply supported stub-girder system, and finally, by changing the boundary conditions in those models, predicts the behavior of the fixed end stub-girder system. Two different methods are used for the structural modeling. In the first method, the stub-girder is modeled as a vierendeel truss girder, and in the second method, as a finite element model. Both methods use the finite element analysis software package LUSAS™ for linearly elastic analyses and nonlinear analyses.

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