신경망을 이용한 근사 해석 모델의 원형 개발
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- 최초 등록일
- 2023.04.05
- 최종 저작일
- 1997.06
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서지정보
ㆍ발행기관 : 한국전산구조공학회
ㆍ수록지정보 : 한국전산구조공학회 논문집 / 10권 / 2호
ㆍ저자명 : 이승창, 박승권, 이병해
한국어 초록
대량의 복잡한 비선형적인 관계도 단순화의 과정 없이 연관 관계를 자체 조직화 할 수 있는 인간의 뇌와 가장 유사한 병렬 연산 모델인 인공 신경 회로망을 구조 해석 분야에 도입하였다. 본 논문은 스터브 거더의 거동 예측을 위한 신경망 근사해석 모델 개발을 궁극적인 목적으로 하는 기초적 연구로서, 단순 보의 처짐 문제와 같은 정확해를 구할 수 있는 문제로부터 신경망 근사해석모델의 원형 (prototype)을 제시하고 검증하는데 목적이 있다.
영어 초록
In the structural analysis, artificial neural networks as a parallel computational model that is similar to the human brain and can self-organize complex nonlinear relationships without making assumptions is introduced. The purpose of this paper is to develop the Neural Network for Approximate Structural Analysis(NNASA) to predict the behaviour of the stub-girder system. As an initial stage, the paper presents the development of the prototype of NNASA based on the problem related to the deflection of a simple beam, and shows the verification of this model by two examples.
참고 자료
없음
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