The method for predicting the story stiffness of building structures using convolutional neural network is proposed, and it is verified using a five-story structure example. A random number generator is used to determine the stiffness value of each story, and a total of 1000 models are obtained by repeating this independently. Linear time history analysis is performed on the generated model to collect data for training and testing. The acceleration history response of the top is wavelet-transformed and used as an input image, and the stiffness values of each story used for the corresponding modeling are set as the output value. As a result of applying the example, it is found that the proposed method predicts the behavior and dynamic characteristics of structures similarly, although the degree of error is different for each variable. To reduce this error, a method of applying a genetic algorithm to the predicted value is presented, and the improvement effect of this is confirmed.
목차
Abstract 1. 서론 1.1 연구배경 1.2 연구범위 및 방법 2. 이론 2.1 합성곱 신경망 2.2 웨이블릿 변환 2.3 유전자 알고리즘 3. 합성곱 신경망을 이용한 층강성 예측 방법 4. 예제 검증 4.1 개요 4.2 결과 분석 5. 결론 REFERENCES
대한건축학회지회연합회 [The Regional Association of Architectural Institute of Korea]
설립연도
2000
분야
공학>건축공학
소개
본회는 건축에 관한 학술․ 예술․ 기술을 연구 연마하는 지회회원들의 입지향상과 회원상호간의 친목도모와 함께 건축 문화창달에 기여함을 목적으로 한다.
목적을 달성하기 위하여 다음의 사업을 한다.
1. 지회회원의 입지향상과 친목도모
2. 건축에 관한 조사․연구지도 및 이에 관련된 사업
3. 회지, 논문집, 연구보고서 기타 건축에 관한 도서의 간행
4. 건축에 관한 강습회․강연회․간담회․전람회․견학회 등의 개최
5. 건축에 관한 계획, 감독, 기술검토에 대한 국가공공기관 기타의뢰에 관한 사항
6. 국내외 관계 제 학회와의 교류 및 회의참석
7. 기타 본회 목적달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
대한건축학회연합논문집 [Journal of the Regional Association of Architectural Institute of Korea]