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논문KCI 등재

구조물의 손상평가용 신경망의 특성평가에 관한 실험적 연구

Experimental Study for Characteristics of Assessment of Neural Networks for Structural Damage Detection

정의태|허광희|오주원
한국구조물진단유지관리공학회 (The Korea Institute For Structural Maintenance and Inspection)|2010.09|한국구조물진단유지관리공학회 논문집 (Journal of The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection)|제14권 제5호|pp. 179-186

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ANN신경망동적 응답Dynamic Response구조 손상Structural Damage
주제분류안전공학

초록

한 구조물이 손상을 입으면 그 구조물의 동적응답(고유진동수, 가속도, 변형률)이 변하게 된다. 이와 같이 변하는 동적응답을 응답신호로 계측하고 이들 데이터를 신경망에 적용하여 구조물의 손상을 평가하는 방법이 신경망손상평가법이다. 현재까지 정형화된 특정한 경우의 연구가 주로 이루어져 있지만 일반적인 신경망손상평가법의 특성에 관한 연구나 실용 가능성과 장단점에 관한 충분한 연구가 부족하다. 따라서 본 연구는 신경망에 다양한 동적응답을 적용하는데 있어 신경망손상평가법의 일반적인 특성과 적용의 문제점을 연구하였다. 신경망손상평가법은 일정한 가진력을 손상이 있는 구조물에 가하고 그로부터 얻은 응답신호를 이용하여 신경망을 학습을 시킨 후, 임의의 손상이 있는 구조물에 동일한 가진력을 가하여 얻은 응답신호를 이용하여 손상의 위치와 정도를 찾는 것이 현재까지의 연구였다. 그러나 일반적으로 구조물에 작용하는 가진력은 일정하지 않다. 따라서 동일한 가진력에 의해 학습된 신경망에 가진력의 변화가 있는 경우에도 손상을 파악하는지 평가하였다. 모든 응답신호는 모형실험을 통하여 획득하였다.

Abstract

When a structure is damaged, its dynamic responses (natural frequency, acceleration, strain) are found to be changed. The ANN(Artificial Neural Network) damage-assesment method is that some measured dynamic signals from the structural changing dynamic responses are applied to ANN to assess the structural damage. Although there have been some studies on a certain typical cases so far, it is rare to find studies about the characteristics of the ANN damage-assesment method or about its applicability, its strength and weakness. So this study researches on the characteristics of ANN damage assesment method and on a problem in application of the various dynamic responses to ANN. What the ANN damage assessment method usually does in past researches is to teach an ANN by using some response signals obtained from damaged structures under one kind of excitations and to identify the locations and the extents of damage of same structures under the same excitations. However, the excitations inflicted on the structures are not always the same. Thus this study experiments whether a ANN which is trained using the same excitations is able to identify the damage when different excitations inflict. All response signals are obtained from experimental models.

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