암반구조물 해석을 위한 인공신경망 매질모델의 강성도 행렬의 유도

서지정보

· 발행기관 : 한국자원공학회
· 수록지 정보 : 한국자원공학회지 / 40권 / 1호 / 18 ~ 24페이지
· 저자명 : 신휴성

초록

암반 구조물의 해석을 위해 일반적으로 적용되어 온 유한요소코드에 인공신경망을 접합시키고, 인공신경망에 의해 학습된 매질거동특성을 직접적으로 유한요소해석에 적용할 수 있는 기법이 제안된 바 있다. 이러한 기법의 핵심은 인공신경망 매질모델이며, 유한요소 계산과정에서 기존의 수학적 매질모델들을 대체하여 그 역할을 수행하면서 일반적인 암반 구조물의 구조해석을 수행한다. 이때 인공신경망에 기초한 유한요소해석에서는 물성값들의 입력이 요구되지 않으며 임의의 매질 강성도 행렬을 사용하여 해석을 수행한다. 이때 임의의 강성도 행렬을 사용하여도 비선형 유한요소 해석결과에는 거의 영향을 미치지 않지만, 임의로 설정된 강성도 행렬이 실제 것과 얼마나 가깝게 선정되었느냐에 따라 계산의 수렴에 요구되는 해석 반복횟수에 영향을 미치게 되며 해석시간 상의 큰 차이를 보이게 된다. 이때 물론 실제 강성도 행렬은 알지 못하며, 이제까지 학습된 인공신경망 매질모델로부터 강성도 행렬을 계산해 낼 수 있는 방법은 없었다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 학습된 인공신경망을 다차원 함수로 가정하고 입력노드들에 대한 출력노드들의 편미분값을 계산할 수 있는 수학적 체계를 유도하고 검증하였다. 따라서 변형률 벡터에 대한 응력벡터의 편미분 행렬식은 주어진 변형률값에 대응되는 매질의 강성도 행렬이 되므로, 변형률-응력의 조합 자료들을 학습한 인공신경망으로부터 얻어지는 편미분 행렬식은 유한요소계산과정에서 요구되는 강성도 행렬로 사용될 수 있다. 이러한 인공신경망 강성도 행렬의 사용은 유한요소해석의 수렴도를 크게 향상시킬 수 있음을 예제를 통해 고찰해 보았다.

참고자료

· 없음