이 논문에서는 기존의 보-거더 구조계 주차장 구조물에 대한 차량하중영향 연구를 토대로, 플랫 슬래브 구조계에서 차량하중영향에 대한 연구를 수행하였다. 먼저, 최대부재력을 일으키는 차량하중의 적용을 위해 플랫 슬래브의 주요 설계지점에 대한 영향면을 구성하였으며, 플랫 슬래브의 등가차량하중계수를 인공 신경망기법을 이용하여, 슬래브 두께, 지판 두께, 지판 크기, 슬래브의 단변, 장변 길이 등 주요구조변수로 제시하였다. 사용된 신경망의 훈련은 많은 패턴수를 갖는 비선형 회귀분석에 적합한 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하였으며 해석결과와 인공 신경망의 출력의 비교를 통해 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 플랫 슬래브 구조계의 등가차량하중계수를 살펴보면, 보-거더 구조계의 경우와 유사하게 주열대와 중간대의 정모멘트 부재력에서 차량하중에 매우 취약함을 알 수 있었다.

본 논문에서는 실무에서 이동 집중하중에 대한 별도의 복잡한 구조해석을 수행하지 않고도 등분포하중에 대한 부재력으로부터 손쉽게 차량하중의 영향을 고려한 거더와 보 부재의 설계 부재력을 구할 수 있도록 등가차량하중계수를 제안하였다. 먼저 국내에서 생산되는 중,소형 차량의 조사와 외국의 주차장 관련 설계규준의 비교, 검토를 통해 주차장 구조물의 한계 활하중인 총중량 2.4ton의 설계기준차량을 설정하였으며, 이를 토대로 설계 활하중인 등분포하중(500kg/m2)과 집중하중(P=2.4ton)에 대한 구조부재의 거동 특성을 분석하고 회귀분석을 통해 상호 관계식을 부재 길이의 함수로 구성하였다. 나아가 제안된 등가차량하중계수를 대표적인 보와 거더 부재에 적용시켜 그 효율성과 신뢰성을 검증하였다.