Tuned Mass Dampers (TMDs) are widely used to mitigate structural vibrations in buildings and bridges. However, conventional optimization methods often struggle to achieve optimal performance due to the complexity of structural dynamics. This study proposes the NN-L-BFGS-B algorithm, which combines Artificial Neural Networks (ANNs) for global exploration and L-BFGS-B for local exploitation to efficiently optimize TMD parameters. A ten-story shear-building model with a TMD is used for validation. The proposed method achieves the lowest H₂ norm compared to previous studies, demonstrating improved optimization performance. Additionally, NN-L-BFGS-B effectively balances computational efficiency and accuracy, making it adaptable to various engineering optimization problems.

최근 지구온난화로 인한 피해가 심각해짐에 따라 화석연료 사용을 줄이고자 친환경 수소 에너지의 활용이 증가하고 있다. 이에 따라 수소의 저장 및 운송을 위한 수소 저장 용기의 수요가 확대되고 있으나, 현재 널리 사용되고 있는 강재 기반 저장 용기는 부식과 같은 내구성 저하 현상에 취약하다. 따라서 선행 연구는 지지부 부식에 따른 내진 성능 저하 문제를 해결하기 위해 부식 저항성 이 뛰어난 CFRP를 지지부 기둥을 적용하여 설계 하중에서 적용성을 검토하였다. 이때 본 연구는 CFRP의 강도-중량비가 높음을 고려 하여 기존 강재 구조물 지지부 ㄱ 단면 대비 높은 강성을 가진 H 단면과 ㅁ 단면을 지지부 기둥에 적용하여 연구를 수행하였다. 이때 실제와 가까운 해석 결과를 도출하기 위해 고유진동수 추출해석을 진행하여 감쇠 계수를 적용 시켰고, AC 156 인공 지진을 설계 하중 으로 적용한 결과, ㅁ 단면을 적용한 강재 기둥의 접합부 응력은 222.34 MPa로 기존 ㄱ 형강 대비 78.93%로 설계 하중에 만족함을 보였다. ㅁ 단면 적용 CFRP 기둥은 파손 지수(DI)를 통해 평가하였고, 이때 최대 DI는 수지 인장에서 발생하였으며, 그 값은 0.708로 파괴 기준 대비 29.2% 낮아 설계 하중에 만족함을 보였다. 또한, 기초 슬래브에서 쪼갬 인장 응력과 휨 인장 응력을 통한 평가를 진행 하였고, 현장 실험 결과와 마찬가지로 설계 하중에 휨 인장 파괴가 발생하는 것으로 확인하였다. 하지만 파단 시점은 CFRP에서 1.54배 오래 설계 하중에 견디는 것을 확인하여, 그 적용성을 확인하였다. 결론적으로 지진의 발생 빈도가 높아짐에 따라 수소 저장 용기의 안전성 확보가 시급하다. 따라서 기존 강재 대상 구조물의 부식으로 인한 강성 저하 문제를 해결하기 위해, 높은 내구성 및 부식 저항성 재료의 적용은 필수적이다. 동시에 기초 슬래브의 안전성 확보에 대한 연구가 추가적으로 수행되어야 한다.