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pp.75-82
본 연구에서는 실수코딩 유전자알고리즘을 이용하여 정적풍하중을 추정하는 과정에서 중요한 요소인 측정센서의 개수와 위치가 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 영향을 분석하는 방법은 수치적인 방법을 이용하며 실수코딩 유전자알고리즘을 이용한 해석후의 실제 풍하중 추정정도의 정확도에 따라 측정센서의 개수와 위치에 의한 영향을 평가하였다. 첫 단계로써 코드에 따른 정적풍하중을 생성하여 30층 구조물에 대한 각 층의 풍하중, 전단강 성행렬, 정적변위를 구한 후 다음 단계로써 유전자알고리즘을 이용하여 센서의 개수와 위치에 따라 구조물의 응답을 사용하여 풍하중을 추정하였다. 유전자알고리즘의 목적함수는 실제풍하중과 또는 실제풍하중과 유사하게 생성한 풍하중을 이용하여 만들 수 있다. 본 연구에서는 센서의 개수와 위치에 따른 각 변수의 최단시간 도출에 대한 내용을 분석하는데 중점을 두어 실제풍하중을 목적함수로 이용하였다.
In this study, a procedure to estimated static wind loads on building structures using a real-code genetic algorithm is provided. In the process, the effect of the location and number of sensors on the accuracy of the estimation is profoundly investigated through numerical analysis. With actual static wind loads evaluated according to the KBC 2005 code, displacement responses of a thirty-story building are calculated and some of the displacement responses are used to identify the static wind loads. From the numerical results, it is shown that the accuracy of the estimation is sensitive to the performance index of the genetic algorithm and the accuracy can be enhanced when the location of sensors is uniformly distributed over the building.
요 약
1. 서 론
2. 구조물 해석 및 유전자 알고리즘
2.1 구조물 풍하중 산정
2.2 유전자 알고리즘
2.3 목적함수
2.4 유전자알고리즘을 이용한 탐색과정
3. 일부 층의 변위응답을 이용한 정적풍하중 추정
3.1 유전자 알고리즘을 이용한 탐색
3.2 센서의 위치 및 개수의 선정
3.3 센서의 개수에 의한 추정 결과
3.4 센서의 위치에 의한 추정 결과
4. 결 론
참고문헌
