구조물이 손상을 받으면 그 구조물의 동적특성인 고유진동수, 감쇠비, 모드형상 등이 변한다. 본 논문에서는 구조물이 손상을 받을 때 고유진동수의 감소율에 대한 특성을 알아보고 그 감소율을 이용한 구조물의 손상평가를 다룬다. 손상의 유무뿐만 아니라 손상의 위치와 정도까지도 고유진동수의 감소율만으로 파악하고자 하였으며 인공신경망을 이용하였다. 신경망에 사용되는 자료는 다른 연구와 달리 해석 자료로부터 얻어지는 오차 없는 자료뿐만 아니라 실측자료를 가상하여 오차를 포함하는 자료를 대상으로 하였으며, 고유진동수의 감소율로 훈련된 인공신경망을 활용하여 구조물의 손상 위치와 정도를 파악할 수 있었다.

A damage in a structure changes its dynamic characteristics such as natural frequencies, damping ratios, and the mode shapes. In this paper the effort has been spent in obtaining the characteristics of the reduction ratio in natural frequencies and the damage detection is performed using the reduction ratios. Most of the emphasis has been on using the artificial neural network to determine the location and the extent of the damage as well as the existence of the damage. The data for learning and verifying neural network were obtained from the analytical analysis. The data have no errors. Considering the real measurements the data including errors which are difference this study between other studies also were used for neural network. The position and extent of the damage can be detected using the neural network trained by reduction ratios of natural frequencies.

• 최혁(전북대학교 토목공학과 대학원) | Choe, Hyeok
• 이규원( 전북대학교 토목공학과) | 이규원